数组插值

多维数组的样条插值拓展方法挺实用的，尤其在三维数据时，能顺滑地补齐中间的数据点。像你有一个4*4*4的数组 a，先在横向用三次样条插值扩出 3 列，就成了4*7*4的 pp。纵向再插一次，数据就变成7*7*4，分辨率一下子上去了。思路简单，Matlab 里几行代码就能搞定。这种方法比较适合图像、三维建模、声场模拟之类的场景，你不用担心插值带来的生硬感，三次样条的平滑度挺靠谱。就是要注意边界数据的，别直接默认零值，不然插出来会奇怪。如果你还没试过，可以看看几个相关的参考资料，比如如何利用 Matlab 构建三维数组，或者B 样条插值示例，里面有原始代码，改一改就能直接用。

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

将列表转换为数组。

Matlab编程中，如何将逻辑数组转换为字符串表示的单元格数组，然后再将其转换回逻辑数组？

拉格朗日插值的思路，挺适合用在数学建模里搞插值和拟合的。给你一堆点，x0 到 xn，y0 到 yn，要求你找个多项式刚好能穿过这些点。拉格朗日插值公式就专门干这个事儿的，插值点多也不怕，思路就是构造一组叫 Li(x) 的基函数，各管一个点，加起来刚刚好。 在 MATLAB 里搞这个也蛮方便，网上一堆资源，直接下下来改改参数就能跑。像这个《拉格朗日多项式插值的 MATLAB 开发》，讲得比较清楚，代码结构也不复杂。 如果你对插值法的细节感兴趣，可以看看《拉格朗日插值多项式的特殊形式》这篇文章，里面讲了一些变种和优化点。还有一些具体的代码示例，对上手蛮有。 使用的时候注意别拿太多点，不然多项式阶数

matlab经典全集（包含插值原始代码）B样条插值示例

光滑性的数学定义：若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数，则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法？答案是肯定的，三次样条插值就是一个很好的例子。

此代码展示了Kriging插值在Matlab中的应用。