Interpolation

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interpolation(보간법)

알려진 지점의 값 사이(중간)에 위치한 값을

알려진 값으로부터 추정하는 것.

ex)

어떤 사람이 20살일때 키와 40살에서의 키를 보고 30살에서의 키를 추측하는 것

상대적 의미: Extrapolation

알려진 값들 사이의 값이 아닌 범위를 벗어난

외부의 위치에서의 값을 추정하는 것.

ex)

과거 1살때부터 현재 나이까지의 키를 보고 앞으로 10년 후의 키를 예측하는 것
최근 한달간의 주가 동향을 보고 내일의 주가를 예측하는 것



In [7]:

    
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib inline



In [41]:

    
#A = np.random.rand(5,5)
#A



In [39]:

    
B = np.array([[0.513123, 0.223123, 0.2, 0.3, 0.4],
             [0.11, 0.542424, 0.12, 0.13, 0.14],
            [0.21, 0.22, 0.5, 0.23, 0.24],
            [0.31, 0.41, 0.51, 0.5, 0.61],
            [0.17, 0.18, 0.19, 0.81, 0.5]])



In [54]:

    
plt.figure(1, figsize = (3,3))
plt.imshow(B,  interpolation = 'nearest')   # 2차원 이미지
plt.grid(True)  # 그리드 설정
plt.title("Interpolation = nearest")

plt.figure(2)
plt.imshow(B, interpolation = 'bilinear')
plt.grid(True)
plt.title("Interpolation = bilinear")


plt.figure(3)
plt.imshow(B, interpolation = 'bicubic')
plt.grid(True)
plt.title("Interpolation = bicubic")









    Out[54]:





<matplotlib.text.Text at 0x8146b00>



In [46]:

    
plt.figure(4)
plt.imshow(B, interpolation = 'spline16')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = spline16 ")

plt.figure(5)
plt.imshow(B)
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = none ")

plt.figure(6)
plt.imshow(B, interpolation = 'spline36')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = spline36 ")









    Out[46]:





<matplotlib.text.Text at 0xabd0358>



In [47]:

    
plt.figure(7)
plt.imshow(B, interpolation = 'hanning')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = hanning ")

plt.figure(8)
plt.imshow(B, interpolation = 'hamming')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = hamming ")

plt.figure(9)
plt.imshow(B, interpolation = 'hermite')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = hermite")









    Out[47]:





<matplotlib.text.Text at 0xab743c8>



In [48]:

    
plt.figure(10)
plt.imshow(B, interpolation = 'kaiser')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = kaiser ")

plt.figure(11)
plt.imshow(B, interpolation = 'quadric')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = quadric")

plt.figure(12)
plt.imshow(B, interpolation = 'catrom')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = catrom")









    Out[48]:





<matplotlib.text.Text at 0xaa15978>



In [49]:

    
plt.figure(13)
plt.imshow(B, interpolation = 'gaussian')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = gaussian")

plt.figure(14)
plt.imshow(B, interpolation = 'bessel')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = bessel")

plt.figure(15)
plt.imshow(B, interpolation = 'mitchell')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = mitchell")









    Out[49]:





<matplotlib.text.Text at 0xa4cb0f0>



In [50]:

    
plt.figure(16)
plt.imshow(B, interpolation = 'sinc')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = sinc")

plt.figure(17)
plt.imshow(B, interpolation = 'lanczos')
plt.grid(True)
plt.title("interpolation = lanczos")









    Out[50]:





<matplotlib.text.Text at 0xbae0b38>



In [ ]:



In [ ]:



In [ ]: