二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy 关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/b

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy 关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/b

1. 参数:verticalSpan GridData gridData=new GridData(); gridData.verticalSpan=100; final Text nameText=new Text(shell, SWT.BORDER);nameText.setLayoutData(gridData); 可以发现,verticalSpan代表的是控件占据的行数. 若代码如下: public class LBMShow{ public static void main(Strin

JQUERY 插件开发——GRIDDATA(表格)第二版 开发背景 表格插件之前我也写个一篇,当时写那个插件的时候,我自己还没有总结出写插件的方法,虽然功能实现了,但是使用起来还是有点别扭的,并且需要在调用写添加特定名称的方法,这个地方着实违背了开发插件的易用性.所以,我今天决定重构之前的代码,按照现有的开发插件框架进行一次大修整.这也类似于软件开发过程中的代码重构阶段吧,把一些不合理的代码.思想.逻辑等及时修改掉. 其实代码重构在软件开发过程中特别重要.开发过程中,可能会由于开发时间的限制等因

插值 在两个数之间补充一些数,让过渡变得更自然. UE4引擎提供的插值 一.CInterp To:颜色(Color)插值.C:Color,颜色. 二.FInterp To.FInterp To Constant:浮点数(Float)插值.F:Float,浮点数 三.RInterp To?.RInterp To Constant:角度(Rotation)插值. 四.Vector To.Vector To Constant:向量插值 带有“Constant”的,表示匀速插值(线性插值):没带有Con

最近实验当中借鉴了FPN网络,由于FPN网络对图片shape有要求,采用了两种方式,其一是在data_layer.cpp中,对原图进行padding操作:其二是需要对特征图进行类似crop操作,使得两者进行eltwise操作的时候shape是一致的. 简单说一下添加padding的操作,在data_layer.cpp的DataSetup()和load_batch()函数中添加: //cv_img是读入的原图像,ext_img是填充pad的图像 //extRows,extCols是填充的行和列,具

开发背景 表格插件之前我也写个一篇,当时写那个插件的时候,我自己还没有总结出写插件的方法,虽然功能实现了,但是使用起来还是有点别扭的,并且需要在调用写添加特定名称的方法,这个地方着实违背了开发插件的易用性.所以,我今天决定重构之前的代码,按照现有的开发插件框架进行一次大修整.这也类似于软件开发过程中的代码重构阶段吧,把一些不合理的代码.思想.逻辑等及时修改掉. 其实代码重构在软件开发过程中特别重要.开发过程中,可能会由于开发时间的限制等因素,为了及时完成任务,不得已写一些没有经过斟酌的代码,我们

导读:我个人认为做开发最幸福的事之一就是设计一套属于自己的控件,老早之前就想去做这样的事情,一直碍于事件的冲突和个人的想法,最终没有定论,最近难得抽出一些空隙,去完成这件事情.其实自定义控件并不是难事,很多人也都有这个实力去做,可能也是因为现在的开源控件太多的缘故吧,很多人都喜欢用第三方的,例如|:jquery ui,easy ui等等一些开源控件.但是又有多少去了解这些控件的具体实现呢?大部分的程序猿只是一味的去使用,为了好看而使用,为了方便而使用,使用人家的规则.大家不要误会,我写这些不是为

GridLayout的风格 GridLayout类提供了GridLayout 布局中划分网格的信息,主要通过以下几个参数进行设置. 属性: NumColumns:通过“gridLayout.numColumns”属性可以设置父组件中分几列显示子组件. MakeColumnsEqualWidth:通过“gridLayout. makeColumnsEqualWidth”属性可以设置父组件中子组件是否有相同的列宽,当MakeColumnsEqualWidth为true时表示每列的列宽相等. Marg

#三维点插值#在三维空间中,利用实际点的值推算出网格点的值import numpy as np point_grid =np.array([[0.0,0.0,0.0],[0.4,0.4,0.4],[0.8,0.8,0.8],[1.0,1.0,1.0]])#网格点坐标 def func(x, y, z): return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * (np.sin(4*np.pi*y**2)**2)*z points = np.random.rand(10, 3)#实际点

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要插值,一维的插值方法网上很多,不再赘述,这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二

插值:求过已知有限个数据点的近似函数 拟合:已知有限个数据点,求近似函数,不要求过已知数据点,只要求在某种意义下在这些点的误差最小 (一)插值方法 一.拉格朗日多项式插值 1.插值多项式 就是做出一个多项式函数,经过给出的n个节点,并尽可能的接近原函数,将点带入多项式函数得到一个线性方程组 当系数矩阵满秩时,有唯一解.而,系数矩阵的行列式为 这是一个范德蒙德行列式,只要各个节点不同时,行列式就不为0,因此可得,一定能够解出系数方程 还有些指标 2.拉格朗日插值多项式 3.MATLAB实现 fun

http://blog.sciencenet.cn/blog-457143-679275.html MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果:x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'method'是最邻近插值, 'linear'线性插值: 'spline'三次样条插值: 'cubic'立方插值．缺省时表示线性插值 注意

对于下底面和侧面绝热,上底面温度与半径平方成正比的柱体,绘制柱体内温度分布图. 这里给出两种尝试:1.散点图:2.切片云图 1. 散点图仿真 首先使用解析算法求的场解值的解析表达,其次求解Bessel函数零点,带入场解表达.对于空间点阵划分,采用每一定半径划分圆周上等数量点,在总方向复制累计. 下面给出散点图的仿真代码,Nt为划分精度,Nt越大空间划分点越多. % function y = cal117(R,h,Nt,N) close all; clear all R = ; h = ; Nt

一  简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块,它提供了许多数学算法和函数的实现,用于解决科学计算中的一些标准问题.例如数值积分和微分方程求解,扩展的矩阵计算,最优化,概率分布和统计函数,甚至包括信号处理等. 作为标准科学计算程序库,SciPy类似于Matlab的工具箱,它是Python科学计算程序的核心包,它用于有效地计算NumPy矩阵,与NumPy矩阵协同工作. SciPy库由一些特定功能的子模块构成,如下表所示: 模块 功能 cluster 矢量量化 / K-均值 constan

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:此文为去年我替人做的一个课题,觉得比较简洁,图形也比较美观,因此放在博文里 数据源我放到了百度云盘高脚杯数据源 有兴趣的可以下载数据,跑程序试一下.也可以单独看看代码,看下实现过程. 主函数 % xls_data=xlsread('data_more.xls'); % x=xls_data(1:3:end); % y=xls_data(2:3:end+1); % data=[x,y]; % save('data.mat','data'); clc,clear load data.mat x