scipy.interpolate.

NearestNDInterpolator

класс scipy.interpolate.NearestNDInterpolator(x, y, масштабировать=False, tree_options=None)

Интерполятор ближайшего соседа в N > 1 измерениях.

Параметры:

x(npoints, ndims) 2-D ndarray из float

Координаты точек данных.

y(npoints, ) 1-D ndarray из float или complex

Значения данных.

масштабироватьлогический, необязательный

Масштабировать точки до единичного куба перед выполнением интерполяции. Это полезно, если некоторые из входных измерений имеют несоизмеримые единицы и различаются на много порядков величины.

Добавлено в версии 0.14.0.

tree_optionsdict, optional

Опции, передаваемые в нижележащий cKDTree.

Добавлено в версии 0.17.0.

Методы

__call__(*args, **query_options)

Вычислить интерполятор в заданных точках.

Смотрите также

griddata

Интерполяция неструктурированных D-D данных.

LinearNDInterpolator

Кусочно-линейный интерполятор в N измерениях.

CloughTocher2DInterpolator

Кусочно-кубический, C1-гладкий, минимизирующий кривизну интерполятор в 2D.

interpn

Интерполяция на регулярной или прямоугольной сетке.

RegularGridInterpolator

Интерполятор на регулярной или прямоугольной сетке в произвольных размерностях (interpn оборачивает этот класс).

Примечания

Использует scipy.spatial.cKDTree

Примечание

Для данных на регулярной сетке используйте interpn вместо этого.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

Мы можем интерполировать значения на двумерной плоскости:

>>> from scipy.interpolate import NearestNDInterpolator
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> x = rng.random(10) - 0.5
>>> y = rng.random(10) - 0.5
>>> z = np.hypot(x, y)
>>> X = np.linspace(min(x), max(x))
>>> Y = np.linspace(min(y), max(y))
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)  # 2D grid for interpolation
>>> interp = NearestNDInterpolator(list(zip(x, y)), z)
>>> Z = interp(X, Y)
>>> plt.pcolormesh(X, Y, Z, shading='auto')
>>> plt.plot(x, y, "ok", label="input point")
>>> plt.legend()
>>> plt.colorbar()
>>> plt.axis("equal")
>>> plt.show()

НазадОткрыть во вкладке