画网格算法

㈠ 网格图怎么画

网格图需要用的PS软件，教程如下：

1.首先打开你的素材

画格子，如果你有足够的信心且不擅长PS，可以使用照片编辑器，选择裁剪选项，但不裁剪，此时截图，将得到一张被划分为3×3的照片，再以此起稿，会稍微困难，但作用也是明显的

㈡ 如何在matlab中进行图像的网格划分。

可以使用meshgrid函数

meshgrid是MATLAB中用于生成网格采样点的函数。在使用MATLAB进行3-D图形绘制方面有着广泛的应用，函数效果如下图所示：

函数功能：

生成绘制3-D图形所需的网格数据。在计算机中进行绘图操作时， 往往需要一些采样点，然后根据这些采样点来绘制出整个图形。在进行3-D绘图操作时，涉及到x、y、z三组数据，而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x, y)

例如， 要在“3<=x<=5，6<=y<=9，z不限制区间” 这个区域内绘制一个3-D图形，如果只需要整数坐标为采样点的话。可能需要下面这样一个坐标构成的矩阵：

(3,9),(4,9),(5,9);

(3,8),(4,8),(5,8);

(3,7),(4,7),(5,7);

(3,6),(4,6),(5,6);

在matlab中可以这样描述这个坐标矩阵：

把各个点的x坐标独立出来，得：

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

3,4,5;

再把各个点的y坐标也独立出来：

9,9,9;

8,8,8;

7,7,7;

6,6,6;

这样对应的x、y结合，便表示了上面的坐标矩阵。meshgrid就是产生这样两个矩阵，来简化我们的操作。然后根据(x, y)计算获得z，并绘制出三维图形。

在Matlab命令窗口中键入type meshgrid可以查看该函数的源代码（由此可以理解meshgrid的算法思想）， 键入doc meshgrid或者help meshgrid可以获得帮助文档。

语法

[X,Y] =meshgrid(x,y)

meshgrid返回的两个矩阵X、Y必定是行数、列数相等的，且X、Y的行数都等于输入参数y中元素的总个数，X、Y的列数都等于输入参数x中元素总个数（这个结论可以通过查看meshgrid的源代码得到，可以通过示例程序得到验证）。

[X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的

[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图

相关函数： plot3、mesh、surf、automesh、ndgrid

㈢ 网格算法有哪些

3.2算法

3.2.1算法的概念
3.2.1.1 什么叫算法

算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。算法+数据结构=程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题；二是程序设计的技术问题。算法和程序之间存在密切的关系。
算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案的准确与完整的描述。制定一个算法，一般要经过设计、确认、分析、编码、测试、调试、计时等阶段。
对算法的学习包括五个方面的内容：① 设计算法。算法设计工作是不可能完全自动化的，应学习了解已经被实践证明是有用的一些基本的算法设计方法，这些基本的设计方法不仅适用于计算机科学，而且适用于电气工程、运筹学等领域；② 表示算法。描述算法的方法有多种形式，例如自然语言和算法语言，各自有适用的环境和特点；③确认算法。算法确认的目的是使人们确信这一算法能够正确无误地工作，即该算法具有可计算性。正确的算法用计算机算法语言描述，构成计算机程序，计算机程序在计算机上运行，得到算法运算的结果；④ 分析算法。算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行，对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较；⑤ 验证算法。用计算机语言描述的算法是否可计算、有效合理，须对程序进行测试，测试程序的工作由调试和作时空分布图组成。

3.2.1.2算法的特性

算法的特性包括：① 确定性。算法的每一种运算必须有确定的意义，该种运算应执行何种动作应无二义性，目的明确；② 能行性。要求算法中有待实现的运算都是基本的，每种运算至少在原理上能由人用纸和笔在有限的时间内完成；③ 输入。一个算法有0个或多个输入，在算法运算开始之前给出算法所需数据的初值，这些输入取自特定的对象集合；④ 输出。作为算法运算的结果，一个算法产生一个或多个输出，输出是同输入有某种特定关系的量；⑤ 有穷性。一个算法总是在执行了有穷步的运算后终止，即该算法是可达的。
满足前四个特性的一组规则不能称为算法，只能称为计算过程，操作系统是计算过程的一个例子，操作系统用来管理计算机资源，控制作业的运行，没有作业运行时，计算过程并不停止，而是处于等待状态。

3.2.2算法的描述

算法的描述方法可以归纳为以下几种：
(1) 自然语言；
(2) 图形，如N�S图、流程图，图的描述与算法语言的描述对应；
(3) 算法语言，即计算机语言、程序设计语言、伪代码；
(4) 形式语言，用数学的方法，可以避免自然语言的二义性。
用各种算法描述方法所描述的同一算法，该算法的功用是一样的，允许在算法的描述和实现方法上有所不同。
人们的生产活动和日常生活离不开算法，都在自觉不自觉地使用算法，例如人们到商店购买物品，会首先确定购买哪些物品，准备好所需的钱，然后确定到哪些商场选购、怎样去商场、行走的路线，若物品的质量好如何处理，对物品不满意又怎样处理，购买物品后做什么等。以上购物的算法是用自然语言描述的，也可以用其他描述方法描述该算法。
图3.3用流程图描述算法的例子，其函数为：

图3.3是用流程图图形描述算法

3.2.3算法的复杂性

算法的复杂性是算法效率的度量，在评价算法性能时，复杂性是一个重要的依据。算法的复杂性的程度与运行该算法所需要的计算机资源的多少有关，所需要的资源越多，表明该算法的复杂性越高；所需要的资源越少，表明该算法的复杂性越低。
计算机的资源，最重要的是运算所需的时间和存储程序和数据所需的空间资源，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
算法在计算机上执行运算，需要一定的存储空间存放描述算法的程序和算法所需的数据，计算机完成运算任务需要一定的时间。根据不同的算法写出的程序放在计算机上运算时，所需要的时间和空间是不同的，算法的复杂性是对算法运算所需时间和空间的一种度量。不同的计算机其运算速度相差很大，在衡量一个算法的复杂性要注意到这一点。
对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能低的算法是在设计算法时考虑的一个重要目标。另外，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是在选用算法时应遵循的一个重要准则。因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。
在讨论算法的复杂性时，有两个问题要弄清楚：
(1) 一个算法的复杂性用怎样的一个量来表达；
(2) 怎样计算一个给定算法的复杂性。
找到求解一个问题的算法后，接着就是该算法的实现，至于是否可以找到实现的方法，取决于算法的可计算性和计算的复杂性，该问题是否存在求解算法，能否提供算法所需要的时间资源和空间资源。

㈣ 什么是网格算法

网格化是解释流程中构造成图的比较重要的一步，算法种类也比较多。在SMT中就列出了许多种算法供选择，当然每种算法有自己的特点和适应性，所以在真正网格化操作时为了提高预测的精度需要选择合适的算法。如下为SMT中提供的几种算法简单对比。

Collocated Cokriging
协克里金算法
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于井数据与地震属性匹配）

Cubic Spline
样条插值
三维的层位、网格、断层、XYZ数据

Flex Gridding
弹性网格化
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层

Gradient Projection
梯度投影
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据（较好用于构造数据）

Inverse Distance to a Power
反距离加权
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于速度成图）

Natural Neighbor
自然邻点插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于非地震类数据）

Ordinary Kriging
普通克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）

Simple Kriging
简单克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）

Universal Kriging
广义克里金
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率图件和有整体变化趋势的数据）

这里对两种算法做个介绍：

1、SMT8.2版本中新出现的Flex Gridding 弹性网格化算法

该算法利用差分方程系统原理，产生的网格节点处数值需要满足以下两种原则：

. 内插面与实际数据产生的趋势面一致或者很接近；

. 该面的RMS曲率值尽可能小。

如果在一个节点处应用每一种方程都计算差分的话，而且将邻近点都考虑在内的话，其结果会形成一个组合，但越远的点影响越弱、越不直接。因此，在计算时都假设邻近节点为常数，每个方程就会得到一个网格数值。如此重复应用于其它节点处。这样可以解决单个节点的问题，我们将方程称为“调和器”。该方法产生的曲率面会趋于最小，而且逼近实际数据。

由于每个节点在进行调和滤波计算时都需要一个局部的调和器，网格节点多时就会有许多次迭代计算过程。迭代次数差不多为N的e次方（N为数据列/行数）。因此初始网格一般时非常小的。

2、Collocated Cokriging 协克里金插值

协克里金插值与克里金算法原理基本一样，都是通过差异比较来计算网格数值，同时产生方差图，但是该方法假设事件都是多属性的，可以利用第二种协数据（如层位）辅助第一种主数据进行稀疏数据点（如井控制点）的内插。

协克里金插值利用第二种协数据指导主数据的网格化，可以提高克里金插值的准确性。该算法中断层可以参与运算。在使用时用稀疏数据（如井数据）作为主数据，另外一种密集分布数据作为协数据。

在具体计算中网格点处主数据有值的地方都用主数据的值，如果网格点处没有值时则用协数据作为辅助进行计算。并且会同时产生一个方差模型。

最终的协方差网格结果为主数据进行克里金插值，同时受协数据影响。

因此，如果主数据为密集分布的数据，计算产生的网格也会接近主数据。例如，数据中包括测井解释的孔隙度数据（稀疏分布），从地震属性中预测的伪孔隙度数据（密集分布）。数据单位是一致的，但来源可能不一样。

对于这种情况下协克里金插值就是一种很好的网格算法，还可以建立起振幅与孔隙度之间的关系。

在应用时有以下注意事项：

1）在主数据为稀疏分布，协数据伪密集分布时应用效果最好。

2）如果主数据与协数据之间有一定联系的话效果最好。

3）数据类型最好一致。

㈤ 如何用matlab画网格图

绘制网格图：mesh（X,Y,Z）；

1、三维曲面或网线图的数据准备：

要绘制函数z=f(x,y)所代表的三维空间曲面，需要做以下准备：

(1) 确定自变量x,y的取值范围和间隔，x=x1:dx:x2,y=y1:dy:y2;

(2)构成xoy面上的自变量格点矩阵，[X,Y]=meshgrid(x,y);

(3)获得自变量在格点上的函数值，即Z=f(X,Y)。

2、绘制曲面或网线图的命令：

绘制曲面：surf(X,Y,Z)；

绘制网线：mesh(X,Y,Z)；

(5)画网格算法扩展阅读：

二维绘图函数plot：

1、经典调用格式：plot(x,y,'s')

说明：x,y分别为自变量和对应的因变量，以确定横坐标和纵 坐标；输入量s用来确定线性和颜色，可以组合使用。

2、plot衍生调用格式 ：plot(X,Y, 's')/plot(X,Y)

说明：当X和Y均为m×n数组时，将选取X的第i列和Y的第i列 作为一对自变量和因变量，绘制出n条曲线。

参考资料：网络-MATLAB

㈥ 怎么才可以快速的画网格

你可以用Photoshop中打开标尺，然后用铅笔工具，选定适当的颜色，按住Crtl+Shift就可以画了。用ICECreateDIBSection可建立设备无关位图，在地址里面直接写数据，之后DrawDibDraw，速度最快。也不知道你习惯用什么。看下希望对你有用

㈦ cad中如何画网格线

1、打开计算机中已经安装的CAD软件，打开后默认显示的是dwg文件视图界面。

㈧ 用python 画一个网格

print函数是输出字符串，所以用 print输出形成的 grid其实质是具有某特定形状的字符串，而plt.grid() 绘制出的网格是 图片。

字符串是可以用文字处理软件（如 word、记事本等）直接编辑处理的，而图片则只能用图片编辑软件（如画笔）打开处理。

如问题所要求的最简单的“编写一个能画出如下网格（grid）的函数”代码，可以简单的用 print函数就可以了：

㈨ ICEM画网格

你没设置节点数量啊，所以只有四个角有节点。左侧按钮，就是meshing paramenters下面的，第三个是设置节点数量的。建结构化网格的时候，软件把建网格的各种操作全权交给用户，不像非结构化那样，设置一个全局大小，网格靠系统拓扑算法给你建出来。你必须自己设置数量

㈩ Word文档里面怎么画网格图

1、电脑打开word，点击页面设置的图标。