插值怎麼導出數據

A. surfer軟體插值的數據可以輸出來嗎

據我所知，是沒辦法直接導出的，但可以提供兩個思路，你可以試一下。

1、數字化，如下圖，依次點選圖上的點，就可以得到坐標及數值，最後將該表輸出即可。

2、導出為DXF文件，然後在CAD中打開，就可以輸出所有點的坐標值了，但這種辦法需要解決導出時的原始坐標一致問題，具體需要自己研究了。

B. 請問Arcgis空間插值後怎麼輸出全區域的xyz值

導出為點試試看

C. matlab進行插值以後如何輸出

spline函數可以實現三次樣條插值
x
=
0:10;
y
=
sin(x);
xx
=
0:.25:10;
yy
=
spline(x,y,xx);
plot(x,y,'o',xx,yy)
另外fnplt
csapi這兩個函數也是三次樣條插值函數，具體你可以help一下！

D. matlab插值後怎麼輸出某一個插值點對應的函數值

如何用matlab插值後輸出某一個插值點對應的函數值？這個問題可以這樣來考慮：
1、首先我們必須已知【x，y】一組離散數據，如
x=[0 51.6 76.1 100.7 126.6 148.0 180.0];
y=[28.62 -20.79 -8.63 -2.78 11.37 5.54 -5.31];
2、如我們要求xi=90，對應的yi值，則可以用一元插值函數interp1求解，即
xi=90；
yi=interp1(x,y,xi,'spline') %其結果為 -5.8294
這里，'spline'為三次樣條插值
【擴展】：當x為連續均勻的數組向量，求其相應的y值，可以這樣來寫，即
xi=0:2:200;
yi=interp1(x,y,xi,'spline')
plot(x,y,xi,yi) %原數據與插值後的數據對比

E. 年底數據怎麼插值到月底數據

用插值法。
由於分析數據的需要，想利用插值法或者其他方法把季度的數據轉換為月度的數據，變數只有一個，都是日度轉月度等求均值型的。
插入法的拉丁文原意是內部插入，是在已知的函數表中。插入一些表中沒有列出的、所需要的中間值的方法。

F. 拉格朗日插值，用MATLAB軟體具體代碼如下：怎麼輸出結果

第一步
將
function yy=Lagrange(x,y,xi)
m=length(x);
n=length(y);
if m ~= n , error('向量x與y的長度必須一致'); end;
s=0;
for i=1 : n
z=ones(1,length(xi));
for j=1 : n
if j ~= i
z=z.*(xi-x(j))./(x(i)-x(j));
end
end
s=s+z*y(i);
end
yy=s;
保存為M文件。（文件→新建→M文件）

第二步
將
x=[0.5610,0.56280,0.56401,0.56521];
y=[0.82741,0.82659,0.82577,0.82495];
xi=[0.5625,0.5635,0.5645];
yi=Lagrange(x,y,xi)
粘貼至（命令窗口）。

G. matlab中採用二維插值進行三維繪圖之後，如何把圖中的各個數據點導出

[X,Y] = meshgrid(-3:.25:3);
Z = peaks(X,Y);
[XI,YI] = meshgrid(-3:.125:3);
ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI);
mesh(X,Y,Z)
mesh(XI,YI,ZI)%這句話就導出了插入的點

H. matlab插值後的插值點如何輸出

x=
y=
z=

[xx,yy]=meshgrid(3:2:27,3:2:27);
zz=griddata(x,y,z,xx,yy,'v4')

I. 怎樣在Arcgis中通過插值法獲得網格數據

arcgis可以通過等值線或者點數據進行數據插值成柵格數據。
等值線：spatial analyst->convert->features to raster
點數據插值：spatial analyst->interpolate to raster->inverse distance weight(反距離插值)或者spline（樣條插值）或者kriging（克里格插值）以上三種方法插值都可以，具體選擇可能你需要看一下這幾個插值的原理側重選擇。
希望最對你有幫助，有不明白可以繼續問我~

J. bicubic插值的導數信息怎麼獲得

在離散數據的基礎上補插連續函數，使得這條連續曲線通過全部給定的離散數據點。插值是離散函數逼近的重要方法，利用它可通過函數在有限個點處的取值狀況，估算出函數在其他點處的近似值。 早在6世紀，中國的劉焯已將等距二次插值用於天文計算。17世紀之後，I.牛頓，J.-L.拉格朗日分別討論了等距和非等距的一般插值公式。在近代，插值法仍然是數據處理和編制函數表的常用工具，又是數值積分、數值微分、非線性方程求根和微分方程數值解法的重要基礎，許多求解計算公式都是以插值為基礎導出的。 插值問題的提法是：假定區間[a，b］上的實值函數f（x）在該區間上 n＋1個互不相同點x0，x1……xn 處的值是f [x0］，……f（xn），要求估算f（x）在[a，b］中某點的值。其做法是：在事先選定的一個由簡單函數構成的有n＋1個參數C0，C1，……Cn的函數類Φ(C0，C1，……Cn)中求出滿足條件P（xi）＝f（xi）（i＝0，1，…… n）的函數P(x)，並以P()作為f()的估值。此處f（x）稱為被插值函數，c0，x1，……xn稱為插值結(節)點，Φ(C0，C1，……Cn)稱為插值函數類，上面等式稱為插值條件，Φ（C0，……Cn）中滿足上式的函數稱為插值函數，R（x）＝ f（x）－P（x）稱為插值余項。當估算點屬於包含x0，x1……xn的最小閉區間時，相應的插值稱為內插，否則稱為外插。 多項式插值 這是最常見的一種函數插值。在一般插值問題中，若選取Φ為n次多項式類，由插值條件可以唯一確定一個n次插值多項式滿足上述條件。從幾何上看可以理解為：已知平面上n＋1個不同點，要尋找一條n次多項式曲線通過這些點。插值多項式一般有兩種常見的表達形式，一個是拉格朗日插值多項式，另一個是牛頓插值多項式。 埃爾米特插值 對於函數f（x），常常不僅知道它在一些點的函數值，而且還知道它在這些點的導數值。這時的插值函數P（x），自然不僅要求在這些點等於f(x）的函數值，而且要求P（x）的導數在這些點也等於f（x)的導數值。這就是埃爾米特插值問題，也稱帶導數的插值問題。從幾何上看，這種插值要尋求的多項式曲線不僅要通過平面上的已知點組，而且在這些點（或者其中一部分）與原曲線「密切」，即它們有相同的斜率。可見埃爾米特插值多項式比起一般多項式插值有較高的光滑逼近要求。 分段插值與樣條插值 為了避免高次插值可能出現的大幅度波動現象，在實際應用中通常採用分段低次插值來提高近似程度，比如可用分段線性插值或分段三次埃爾米特插值來逼近已知函數，但它們的總體光滑性較差。為了克服這一缺點，一種全局化的分段插值方法——三次樣條插值成為比較理想的工具。見樣條函數。 三角函數插值 當被插函數是以2π為周期的函數時，通常用n階三角多項式作為插值函數，並通過高斯三角插值表出。 插值（Interpolation），有時也稱為「重置樣本」，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。有些相機使用插值，人為地增加圖像的解析度。 插值：用來填充圖像變換時像素之間的空隙。 說道插值，還有0.618法插值，三點二次插值和二點二次插值。