前沿拓展：
最近用Matlab做了各种不同模型的三维数据的仿真实验 ，不少需要对三维数据进行拟合，matlab 自带一个拟合工具箱（cftool），确实强大，使用工具箱做数据拟合省不少事，对数据集足够的原始模型而言，cftool能很准确的拟合出我们想要的结果。当然我们不讲Matlab ，本篇通篇跟Matlab毫无关系，~~话讲多了，下面开始。
一、数据原型
第一导入一张完整的数据表格，我们可以看到这是一个y=9 x=15 ，大小是9×15的矩阵，矩阵每个元素对应一个数值z，第二张图是我们在第一张图里面的数据对应位置挑出来的数据。大小是3×5的有效矩阵。
这样我们就在原始数据虚拟出了一个残缺度高达90%左右的数据，那我们后面的内插拟合就是针对这个残缺数据而做相应的计算。
二、插值拟合
95%时间在想办法，5%的时间把办法写成代码。看完本篇，是否曲面拟合可以轻松搞定了？
(此算法是建立在对称，规则的模型基础上滴，暂未试过不规则模型的适应性)。走之前请点赞！
拓展知识：
WIN10线性拟合
弄个虚拟机吧。
WIN10线性拟合
你看看兼容模式行不行
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