三线性插值的结果是二维数据吗

线性插值&双线性插值&三线性插值

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

PHP二维数据排序，二维数据模糊查询

一.因为项目中的一个报表需要合并三个表的数据,所以分表查询再合并数据,利用PHP数组函数进行排序,搜索.三表合并后的数组结构如下: Array ( [0] => Array ( [history_id] => 12 [sla_group_id] => 1 [sla_id] => -1 [create_time] => 1513057695 [tasklog_id] => 12 [tasklog_time] => 2017-12-12 13:48:15 [taskl

TensorflowTutorial_二维数据构造简单CNN

使用二维数据构造简单卷积神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

妙用Excel数据透视表和透视图向导，将二维数据转换为一维数据

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

PCA 实例演示二维数据降成1维

import numpy as np # 将二维数据降成1维 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)] num_array = np.array(num) n1_avg, n2_avg = np.mean(num_array[:, 0]), np.mean(num_array[:, 1]) #

【Excle数据透视】二维数据如何创建数据透视表

二维数据在创建数据透视表的时候,可能会给你带来一些麻烦,没法创建,会丢失维度,那怎么办呢? 解决办法:使用数据透视表和数据透视图向导即可创建具体操作如下: 按下[Alt+D+P],出现如下界面选择上图中的“多重合并计算数据区域”→下一步创建单页字段→下一步选定区域A:A15→添加→下一步单击完成数据透视表已经创建完成.二维数据透视表与一维数据透视表在于“行合计” 注意:我上图的数据透视是使用默认计数,所以全部都是1,这个可以根据自己的需求进行调整.

php 二维数据排序排行榜

php 二维数据排序排行榜 $rateCount = array(); foreach($groupUsers as $user){ $rateCount[] = $user['rate']; } array_multisort($rateCount,SORT_DESC, $groupUsers);

python练习 - 系统基本信息获取（sys标准库）+ 二维数据表格输出（tabulate库）

系统基本信息获取描述获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层，进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

c#中使用NetCDF存储二维数据的读写操作简单应用

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php对二维数据排序

对于一维数组排序比较简单,像使用sort(),asort(),arsort()等函数进行排序,但是对于二维数组比较麻烦,所有借鉴网上的总结了一下 // 对二维数组进行指定key排序 $arr 二维数组 ,$shortKey 需要排序的列,$short 排序方式 $shortType 排序类型 function multi_array_sort($arr,$shortKey,$short=SORT_DESC,$shortType=SORT_REGULAR) { foreach ($arr as $

php对二维数据进行排序

PHP一维数组的排序可以用sort(),asort(),arsort()等函数,但是PHP二维数组的排序需要自定义. 方法一:(经验证,成功) 作用:对二维数组进行指定key排序参数:$arr 二维数组 ,$shortKey 需要排序的列,$short 排序方式 $shortType 排序类型 function multi_array_sort($arr,$shortKey,$short=SORT_DESC,$shortType=SORT_REGULAR) { foreach ($ar

Java如何遍历二维数据

/* 需求:二维数组遍历外循环控制的是二维数组的长度,其实就是一维数组的个数. 内循环控制的是一维数组的长度.*/class Array2Test { public static void main(String[] args) { //定义一个二维数组 int[][] arr = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; //请问谁代表{1,2,3} //arr[0]就是第一个数组 //arr[0] = {1,2,3}; for(int x=0; x<arr[0].length;

PCA和白化练习之处理二维数据

在很多情况下,我们要处理的数据的维度很高,需要提取主要的特征进行分析这就是PCA(主成分分析),白化是为了减少各个特征之间的冗余,因为在许多自然数据中,各个特征之间往往存在着一种关联,为了减少特征之间的关联,需要用到所谓的白化(whitening). 首先下载数据pcaData.rar,下面要对这里面包含的45个2维样本点进行PAC和白化处理,数据中每一列代表一个样本点. 第一步画出原始数据: 第二步:执行PCA,找到数据变化最大的方向: 第三步:将原始数据投射到上面找的两个方向上: 第四步:

json传的解析，二维数据解析

下载地址:https://share.weiyun.com/447eda75fdd46cb87f6622ecdce4c3ac

ArcGIS10.6 通过ArcMap发布二维数据服务。

ArcGIS版本基本每年都会更新,原来一直用10.2,在ArcMap中发布服务: 最近安装10.6整套系统,发现在ArcMap中输入http:id:6080/arcgis 输入用户名,密码无法登录. 后来发邮件给ESRI北京技术,他们告诉,10.6的服务已经托管给portal,ArcMap登录需要用portal账号,地址也发生变化,不能用IP只能用portal的全域名地址:例如https://www.arcgis.com:6433/arcgis ; 试了一下果然可以.但是发布的服务JS 仍然

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图，画算法边界)

1. np.c[a, b] 将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N)) 对数据进行切分后,生成二维数据点参数说明:np.ar