python如何使用雙線性插值計(jì)算網(wǎng)格內(nèi)數(shù)據(jù)
最近在處理再分析資料網(wǎng)格數(shù)據(jù)時(shí),需要用到插值方法,雙線性插值速度比較快,所以考慮雙線性插值方法。
雙線性插值,故名思義就是在x和y方向分別進(jìn)行線性插值。
雙線性插值一般用于圖像處理,對(duì)一個(gè)個(gè)像素塊進(jìn)行線性插值。
1.雙線性插值
已知網(wǎng)格點(diǎn)Q12,Q22,Q11,Q21,但是要插值的點(diǎn)為P點(diǎn),這就要用雙線性插值了,首先在x軸方向上,對(duì)R1和R2兩個(gè)點(diǎn)進(jìn)行插值,這個(gè)很簡單,然后根據(jù)R1和R2對(duì)P點(diǎn)進(jìn)行插值,這就是所謂的雙線性插值。
在數(shù)學(xué)上,雙線性插值是有兩個(gè)變量的插值函數(shù)的線性插值擴(kuò)展,其核心思想是在兩個(gè)方向分別進(jìn)行一次線性插值。
假如我們想得到未知函數(shù) f 在點(diǎn) P = (x, y) 的值,假設(shè)我們已知函數(shù) f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四個(gè)點(diǎn)的值。
1)在x方向上進(jìn)行線性插值
2)在y方向上進(jìn)行線性插值
3)綜合起來,就是雙線性插值的結(jié)果
其中(x2 - x1), (y2 - y1) 為網(wǎng)格間距。這樣只需要根據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)上的值,網(wǎng)格間距,以及網(wǎng)格內(nèi)需要插值的點(diǎn)的位置就可以計(jì)算插值結(jié)果。
2.python實(shí)現(xiàn)雙線性插值
一般使用的再分析資料如NCEP,分辨率為1° x 1°的,網(wǎng)格間距即為1,則(x2 - x1), (y2 - y1)都為1,
則上面的公式分母為1,結(jié)果為:
首先要根據(jù)經(jīng)緯度計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)上的值,這里為計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)上的風(fēng)速:
# time為時(shí)間間隔,lat,lon為網(wǎng)格點(diǎn)的經(jīng)緯度,轉(zhuǎn)化為索引,提取u10和v10的數(shù)據(jù),計(jì)算風(fēng)速 def Cal_wind(time, lat, lon): u_wind = nc_obj.variables['u10'][time][lat_index(lat)][lon_index(lon)] v_wind = nc_obj.variables['v10'][time][lat_index(lat)][lon_index(lon)] wind = math.sqrt(math.pow(u_wind, 2) + math.pow(v_wind, 2)) return wind
然后根據(jù)插值的經(jīng)緯度,以及它所在網(wǎng)格的四個(gè)經(jīng)緯度,實(shí)現(xiàn)雙線性插值:
# x,y為插值點(diǎn)的經(jīng)緯度,x1為網(wǎng)格左經(jīng)度,x2為網(wǎng)格右經(jīng)度,y1為網(wǎng)格下緯度,y2為網(wǎng)格上緯度,輸出雙線性插值的結(jié)果 def bi_linear(x, y, x1, y1, x2, y2, time): wind11 = Cal_wind(time, y1, x1) # 網(wǎng)格左下角的風(fēng)速 wind12 = Cal_wind(time, y2, x1) # 網(wǎng)格左上角的風(fēng)速 wind21 = Cal_wind(time, y1, x2) # 網(wǎng)格右下角的風(fēng)速 wind22 = Cal_wind(time, y2, x2) # 網(wǎng)格右上角的風(fēng)速 print(wind11, wind12, wind21, wind22) wind_bi_linear_interp = (1 / ((x2 - x1) * (y2 - y1))) * (wind11 * (x2 - x) * (y2 - y) + wind21 * (x - x1) * (y2 - y) + wind12 * (x2 - x) * (y - y1) + wind22 * (x - x1) * (y - y1)) return wind_bi_linear_interp
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python 實(shí)現(xiàn)list或string按指定分段
今天小編就為大家分享一篇python 實(shí)現(xiàn)list或string按指定分段,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-12-12Django rest framework實(shí)現(xiàn)分頁的示例
這篇文章主要介紹了Django rest framework實(shí)現(xiàn)分頁的示例,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-05-05利用Python如何實(shí)現(xiàn)K-means聚類算法
聚類算法有很多種(幾十種),K-Means是聚類算法中的最常用的一種,算法最大的特點(diǎn)是簡單,好理解,運(yùn)算速度快,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用Python如何實(shí)現(xiàn)K-means聚類算法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2021-08-08python打包pyinstall的實(shí)現(xiàn)步驟
PyInstaller可將Python代碼打包成單個(gè)可執(zhí)行文件,本文主要介紹了python打包pyinstall的實(shí)現(xiàn)步驟,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2023-10-10Python實(shí)現(xiàn)進(jìn)度條和時(shí)間預(yù)估的示例代碼
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)進(jìn)度條和時(shí)間預(yù)估的代碼,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-06-06Python協(xié)程的四種實(shí)現(xiàn)方式總結(jié)
今天繼續(xù)給大家介紹Python關(guān)知識(shí),本文主要內(nèi)容是Python協(xié)程的四種實(shí)現(xiàn)方式。文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下2023-01-01selenium + python 獲取table數(shù)據(jù)的示例講解
今天小編就為大家分享一篇selenium + python 獲取table數(shù)據(jù)的示例講解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-10-10