python 线性插值处理_Python中的线性插值

这里有两个不同的问题：如何将数据读入python/NumPy，

以及如何进行二维插值。

对于阅读数据，我建议

numpy loadtxt，

对于插值，

scipy BivariateSpline。

(他们都有比你需要更多的选择。)from __future__ import division

from cStringIO import StringIO

import numpy as np

from scipy.interpolate import RectBivariateSpline

np.set_printoptions( 1, threshold=100, edgeitems=10, suppress=True )

# a file inline, for testing

myfile = StringIO( """

# T P1 P2 P3 P4

0, 80,100,150,200

75, 400,405,415,430

100, 450,456,467,483

150, 500,507,519,536

200, 550,558,571,589

""" )

# file -> numpy array

# (all rows must have the same number of columns)

TPU = np.loadtxt( myfile, delimiter="," )

P = TPU[0,1:] # top row

T = TPU[ 1:,0] # left col

U = TPU[1:,1:] # 4 x 4, 400 .. 589

print "T:", T

print "P:", P

print "U:", U

interpolator = RectBivariateSpline( T, P, U, kx=1, ky=1 ) # 1 bilinear, 3 spline

# try some t, p

for t, p in (

(75, 80),

(75, 200),

(87.5, 90),

(200, 80),

(200, 90),

u = interpolator( t, p )

print "t %5.1f p %5.1f -> u %5.1f" % (t, p, u)

顺便说一下，对于交互式python，

IPython

很容易尝试单行线，查看变量。。。在

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