python二维插值_matlab中二维插值函数interp2的使用详解

下面是一段产生log-normal分布的代码,以此进行说明。

clear all;

clc;

for t=1:100

Traffic(t) =curve(t);

end

MaxTraffic = max(Traffic);

w = 0.2;

Wmax = 2*pi*w/3000;

x=[0:10:300];

y=[0:10:300];

Nx=length(x);

Ny=length(y);

Sigma = 0.53;

t = 0;

M = 10*curve(t)/MaxTraffic;

sum = 0;

for i=1:Nx

forj=1:Ny

Mu = log(M)-0.5*Sigma^2;

Rho(i,j) = RhoFromCoordination(x(i),y(j),Wmax,Sigma,Mu);

Lognrnd(i,j) = round(exp(Sigma*Rho(i,j)+Mu));

sum = Lognrnd(i,j)+sum;

end

end

sum

[xi,yi]=meshgrid(0:2:300,0:2:300);

z1=interp2(x,y,Lognrnd,xi,yi,'spline');%三次样条插值

surf(xi,yi,z1)

(1)首先理解meshgrid的原理和用法。简单地说,就是产生Oxy平面的网格坐标。

在进行3-D绘图操作时,涉及到x、y、z三组数据,而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x,y)。例如,要在“3<=x<=5,6<=y<=9,z不限制区间”这个区域内绘制一个3-D图形,如果只需要整数坐标为采样点的话。

我们可能需要下面这样一个坐标构成的矩阵:

(3,9),(4,9),(5,9);

(3,8),(4,8),(5,8);

(3,7),(4,7),(5,7);

(3,6),(4,6),(5,6);

在matlab中我们可以这样描述这个坐标矩阵

把各个点的x坐标独立出来,得:

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

再把各个点的y坐标也独立出来:

9,9,9;

8,8,8;

7,7,7;

6,6,6;

这样对应的x、y结合,便表示了上面的坐标矩阵。meshgrid就是产生这样两个矩阵,来简化我们的操作。然后根据(x,y)计算获得z,并绘制出三维图形。

(2)理解interp2的参数含义和用法,如ZI= interp2(X,Y,Z,XI,YI,'spline')

A、返回矩阵ZI,ZI的元素包含对应于参量XI与YI(可以是向量、或同型矩阵)的元素, 即ZI(i,j)←(XI(i),YI(j))

B、用户可以输入行向量和列向量XI与YI。

C、若XI与YI中有在X与Y范围之外的点,则相应地返回nan(Not a Number)。

D、用指定的算法method计算二维插值:

'linear' :双线性插值算法(缺省算法);

'nearest' :最临近插值;

'spline' :三次样条插值;

'cubic' :双三次插值。

E、如以下的运用:

[xi,yi] = meshgrid(0:2:300,0:2:300);

ZI = interp2(x,y,Lognrnd,xi,yi,'spline');%三次样条插值

surf(xi,yi,ZI)%这里已经不再是(x,y),而是(xi,yi)。

(3)上述的代码效果

插值前:

插值后:

补充知识:Matlab 二维插值,求面积

先将表中数据复制到EXCEL中,再导入到MATLAB中

这里只做了前两问,第三位实在不会,等学会了再补

第二问本来想着用差分求出来导数,再用面积公式,结果发现连z=f(x,y)我都不会表示。。。。。。

直接用的海伦公式,每一个方块内分成两个三角形,分开求面积

x=0:100:1200;

y=0:100:1000;

[x y]=meshgrid(x,y);

z=mydata1;

x1=0:10:1200;

y1=0:10:1000;

[x1 y1]=meshgrid(x1,y1);

z1=interp2(x,y,z,x1,y1)

surf(x1,y1,z1)

shading flat

square=0;

[r c]=size(z1)

for n=1:c-1

for m=1:r-1

a=x1(m,n+1)-x1(m,n);

b=y1(m+1,n)-y1(m,n);

temp=z1(m+1,n+1)-z1(m,n);

c=sqrt(a*a+b*b+temp*temp);

temp=z1(m,n+1)-z1(m,n);

a1=sqrt(temp*temp+a*a);

temp=z1(m+1,n+1)-z1(m,n+1);

b1=sqrt(temp*temp+b*b);

p=(a1+b1+c)/2;

square=square+sqrt(p*(p-a1)*(p-b1)*(p-c));

temp=z1(m+1,n)-z1(m,n);

b2=sqrt(b*b+temp*temp);

temp=z1(m+1,n+1)-z1(m+1,n);

a2=sqrt(temp*temp+a*a);

p=(a2+b2+c)/2;

square=square+sqrt(p*(p-a2)*(p-b2)*(p-c));

end

end

square

square =

1.2210e+06

以上这篇matlab中二维插值函数interp2的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

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