Python反距离权重插值计算及可视化绘制_反距离图 (idt: inverse distance transform)

Python反距离权重插值计算及可视化绘制

反距离权重插值（Inverse Distance Weighting, IDW）是一种常用的空间插值方法，用于估计未知位置的数值。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现反距离权重插值，并展示如何通过可视化绘制插值结果。

反距离权重插值原理

反距离权重插值是基于距离的插值方法，其原理可以概括为：未知位置的值由其周围已知位置的值加权求和得到，权重由距离的倒数决定。距离越近的已知位置对未知位置的影响越大，距离越远的已知位置对未知位置的影响越小。

具体地，对于未知位置的插值，可以使用以下公式计算：

z(x) = Σ(w(i) * z(i)) / Σ(w(i))
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其中，z(x)表示未知位置的值，z(i)表示已知位置i的值，w(i)表示已知位置i与未知位置的距离的倒数与总距离倒数的比值。通过计算所有已知位置的加权平均值，可以得到未知位置的插值估计。

使用Python进行反距离权重插值

首先，我们需要导入所需的Python库，包括numpy用于数值计算和matplotlib用于可视化绘制。可以使用以下代码进行导入：

import numpy as np
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