matlab与⽹格,matlab⽹格⽹格的使⽤
以下措施应该有效：numcols, numrows = 300, 300
xi = np.linspace(data.Lon.min(), data.Lon.max(), numrows)
linspace numpyyi = np.linspace(data.Lat.min(), data.Lat.max(), numcols)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
x, y, z = data.Lon.values, data.Lat.values, data.Z.values
points = np.vstack((x,y)).T
values = z
wanted = (xi, yi)
zi = griddata(points, values, wanted)
最后⼀⾏是griddata的⼯作原理(假设您使⽤iddata？)
你的问题是你似乎给了griddata五个参数，⽽如果我看⼀下{a1}，它会说：
^{pr2}$
所以在你的例⼦中，给出五个参数是错误的地⽅(如果你这样做，请确认它是否有效，因为我没有你的数据，所以我⽆法测试它是否给出正确的结果)。在
所以在你的例⼦中，已知值的点是x，⽽在那⼀点已知的值是y值，你想知道它们的点是z值。不知道method='linear'是如何处理你的论点的，⽽你给出的{}也不好，所以你应该只给出正确的输⼊(我认为这是我表述它们的⽅式是正确的)，然后它就可以正常⼯作了。在
编辑：以txt格式读⼊数据，并编写以下代码。你能运⾏它看看这是否是你想要的结果吗？在import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
class d():
def __init__(self):
A0 = open("","rb") # i just copypasted your data into a txt (without first row), and reading it in in this class, so that the names are the same as yours
A1 = A0.readlines()
A = np.zeros((len(A1),3))
for i, l in enumerate(A1):
li = l.split()
A[i,0] = float(li[0])
A[i,1] = float(li[1])
A[i,2] = float(li[2])
self.Lon = A[:,0]
self.Lat = A[:,1]
self.Z = A[:,2]
data = d()
numcols, numrows = 30, 30
xi = np.linspace(data.Lon.min(), data.Lon.max(), numrows) yi = np.linspace(data.Lat.min(), data.Lat.max(), numcols) xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
x, y, z = data.Lon, data.Lat, data.Z
points = np.vstack((x,y)).T
values = z
wanted = (xi, yi)
zi = griddata(points, values, wanted)
import pylab as plt
fig = plt.figure(0, figsize=(8,4.5))
im = urf(xi, yi, zi)
fig2 = plt.figure(1, figsize=(8,4.5))
im = plt.scatter(xi, yi, c= zi)
plt.show()

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