MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明

MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明前言本文会用容易理解的话解释下griddata和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是抛砖引玉,帮助需要用到这两个插值函数的同学尽快理解使用。一、griddata函数是什么?示例:pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下(示例):importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyp

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MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明

前言

本文会用容易理解的话解释下griddata和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是帮助需要用到这两个插值函数的尽快理解使用。

一、griddata函数是什么?

griddata可以插入二维或三维散点数据
严格上来说,griddata并不能算是插值,但是可以实现插值的功能。griddata有以下三种形式:
vq = griddata(x,y,v,xq,yq)
vq = griddata(x,y,z,v,xq,yq,zq)
vq = griddata(___,method)
griddata和interp2的区别是,interp2的插值数据必须是矩形域,要求xy规则排列。griddata中x,y,v是包含分散(非均匀)样本点和数据的向量。
举个例子,现在我在野外有5×5矩阵共25个采样点,分别覆盖了经度121-125度,纬度30-34.5度之间,采样点采集的是农作物的亩产量数据。现在我有一个经度122-124度,纬度32-34度之间的20×20的矩阵,矩阵代表每个点有多少亩这种农作物,现在需要求矩阵范围内的总产量。
下面两图分别代表采样点分布和绘制的亩产量等值线图在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

那么问题来了,25个采样点的数据实在太稀疏了,截取范围后,根本无法与20×20的矩阵点乘求总产量,那么这个时候就需要用到griddata函数了。
x,y可以看做是大的采样范围,v是每个点的属性,比如亩产量,某一污染物浓度。xq,yq是在这个采样范围内,需要截取的范围,比如我在一个省随即采了好多样本点,但我需要计算省内某块区域的值,这个时候就可以对全省采样数据插值,截取想要的区域,并可以调整xy间隔,构成新的矩阵。
当然,最关键的一点来了,如果这25个数据不构成5×5矩阵怎么办,比如我只有空间分布的21个数据?
MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明

上面说到interp2的插值数据必须是矩形域,gridata可以是分散(非均匀)样本点,所以依然适用这种情况。
下面的代码是用原始经纬度、亩产量是用矩阵表示的。当原始数据不是矩形域时,可以采用Excel表的形式输入MATLAB里面进行运算。

x=[ 34.2,34,34,34,34;
33,33.2,33,33,33;
32,32.7,32.5,32.6,32;
31.5,31,31,31,31;
30,30,30,30,30];   
y=[ 121,122,123,124,125;
121,122.1,123,124,125;
121.3,122,123,124,125;
121,122,123,124,125;
121.1,122.3,123.6,124,125];
z=[ 1,2,5,3,4;
4,2,3,5,6;
7,5,3,6,4;
4,2,8,6,4;
7,4,8,6,5];
%为了便于理解,将原始数据详细写了出来
contourf(y,x,z)
figure()
xrange=34:-0.1:32;
yrange=122:0.1:124;
[Y,X] = meshgrid(yrange,xrange);%xrange、yrange可以看做是截取的范围,插值并且将其改为20*20的矩阵
M =griddata(x,y,z,X,Y);
imagesc(M)%20*20新的矩阵

二、gridatan使用

gridatan和gridata用法类似,不同的还是,gridatan可以实现更高维度的插值。
比如我选择一个湖泊,在湖泊选了几十个不同位置采样点,每一个采样点又根据水深采了不同深度的水样,计算营养盐含量。
采样点x,y,z实际上分布在三维空间中,且不均匀分布,加上营养盐含量就成了四维分散数据。这个时候想看某一经度的截面营养盐分布,gridatan就可以帮助我们实现对整个湖泊营养盐的插值,实现这一目的。

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