МНОГОМЕРНАЯ ИНТЕРПОЛЯЦИЯ PYTHON
Многомерная интерполяция в Python позволяет приближенно находить значения функции в многомерном пространстве по известным значениям в определенных точках. Данная задача возникает, например, при интерполяции результатов экспериментальных наблюдений. Кроме того, многомерная интерполяция часто используется в геофизике, физике твердого тела, биоинформатике и других областях.
Для выполнения многомерной интерполяции в Python можно воспользоваться модулем Scipy. Данный модуль содержит функцию griddata, которая позволяет выполнить интерполяцию на нерегулярной сетке в N-мерном пространстве.
Пример использования функции griddata для выполнения многомерной интерполяции:
x = np.random.random(100)
y = np.random.random(100)
z = np.random.random(100)
values = np.sin(x * y * z)
grid_x, grid_y, grid_z = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:100j, 0:1:100j]
points = np.array(list(zip(x, y, z)))
data = griddata(points, values, (grid_x, grid_y, grid_z), method='linear')
В данном примере генерируется 100 случайных трехмерных точек (x, y, z) и вычисляются значения функции sin(x * y * z) в каждой из этих точек. Далее строится регулярная сетка из 100^3 точек и в ней выполняется интерполяция функции с помощью функции griddata. В качестве метода интерполяции указывается линейная интерполяция.
Аппроксимация в Python
Цифровые люди, Python 3.12, .NET Community Toolkit 8.2, Оживление IT-рынка
Интерполяция методом Ньютона
Алгоритмы. Интерполяционный полином Ньютона
Интерполяция в Python
Билинейная интерполяция. Цифровой зум изображений
Новые материалы:
- Python pygame скачать
- Как несколько раз вызвать функцию в python
- Методичка по python
- Python распознавание цифр на изображении
- Python алгоритм луна
- Python перевод из двоичной в десятичную
- Python вероятность 1 к 13
- Python авторегрессионная модель
- Python вероятность 1 к 13
- Обратный факториал python
- Python гамма распределение