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doc/meshkernelpy/examples/05_mesh2d_refinement_gridded_samples.md

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+# 基于规则网格采样数据的二维网格加密
+
+本教程简要介绍如何使用规则网格采样数据进行网格加密。加密时，通过双线性插值计算网格节点处的水深值。
+
+[返回示例目录](index.md)
+
+以下保留原笔记本的代码和已保存输出；转换过程中未重新执行代码。
+
+首先导入所需的库。
+
+```python
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from meshkernel import (
+    GeometryList,
+    GriddedSamples,
+    MakeGridParameters,
+    MeshKernel,
+    MeshRefinementParameters,
+    RefinementType,
+)
+```
+
+`meshkernel` 提供了一组便捷方法，用于创建常见网格。
+
+这里使用 `curvilinear_compute_rectangular_grid` 方法创建一个简单的曲线网格。该方法的完整参数请参阅相应文档。
+
+```python
+mk = MeshKernel()
+
+make_grid_parameters = MakeGridParameters()
+make_grid_parameters.num_columns = 4
+make_grid_parameters.num_rows = 5
+make_grid_parameters.angle = 0.0
+make_grid_parameters.origin_x = 0.0
+make_grid_parameters.origin_y = 0.0
+make_grid_parameters.block_size_x = 100.0
+make_grid_parameters.block_size_y = 100.0
+
+mk.curvilinear_compute_rectangular_grid(make_grid_parameters)
+```
+
+将曲线网格转换为非结构网格，并获取生成的 `mesh2d`。
+
+```python
+mk.curvilinear_convert_to_mesh2d()
+mesh2d_input = mk.mesh2d_get()
+```
+
+生成的网格可以按如下方式可视化。
+
+```python
+fig, ax = plt.subplots()
+mesh2d_input.plot_edges(ax, color="black")
+```
+
+![单元格 8 的绘图输出](images/05_mesh2d_refinement_gridded_samples_8_0.png)
+
+定义均匀间距的网格采样数据。
+
+```python
+gridded_samples = GriddedSamples(
+    num_x=5,
+    num_y=6,
+    x_origin=-50.0,
+    y_origin=-50.0,
+    cell_size=100.0,
+    values=np.array([-0.05] * 42, dtype=np.float32),
+)
+```
+
+设置网格加密算法的参数。
+
+```python
+refinement_params = MeshRefinementParameters(
+    refine_intersected=False,
+    use_mass_center_when_refining=False,
+    min_edge_size=2.0,
+    refinement_type=RefinementType.WAVE_COURANT,
+    connect_hanging_nodes=True,
+    account_for_samples_outside_face=False,
+    max_refinement_iterations=5,
+)
+```
+
+现在可以执行加密。
+
+```python
+mk.mesh2d_refine_based_on_gridded_samples(gridded_samples, refinement_params, True)
+```
+
+绘制加密后的网格。
+
+```python
+mesh2d_output = mk.mesh2d_get()
+fig, ax = plt.subplots()
+mesh2d_output.plot_edges(ax, color="black")
+```
+
+![单元格 16 的绘图输出](images/05_mesh2d_refinement_gridded_samples_16_0.png)
+
+如果采样网格间距不均匀，可以省略部分 `GriddedSamples` 参数，以另一种方式创建网格采样数据。
+
+首先重新生成初始网格。
+
+```python
+mk.curvilinear_compute_rectangular_grid(make_grid_parameters)
+mk.curvilinear_convert_to_mesh2d()
+```
+
+```python
+fig, ax = plt.subplots()
+mesh2d_input.plot_edges(ax, color="black")
+```
+
+![单元格 19 的绘图输出](images/05_mesh2d_refinement_gridded_samples_19_0.png)
+
+当采样网格的 x 或 y 方向间距不均匀时，可以使用 `x_coordinates` 和 `y_coordinates` 参数指定非均匀间距。
+
+```python
+gridded_samples = GriddedSamples(
+    x_coordinates=np.array([-50.0, 50.0, 150.0, 250.0, 350.0, 450.0], dtype=np.double),
+    y_coordinates=np.array(
+        [-50.0, 50.0, 150.0, 250.0, 350.0, 450.0, 550.0], dtype=np.double
+    ),
+    values=np.array([-0.05] * 42, dtype=np.float32),
+)
+```
+
+```python
+mk.mesh2d_refine_based_on_gridded_samples(gridded_samples, refinement_params, True)
+```
+
+```python
+mesh2d_output = mk.mesh2d_get()
+fig, ax = plt.subplots()
+mesh2d_output.plot_edges(ax, color="black")
+```
+
+![单元格 23 的绘图输出](images/05_mesh2d_refinement_gridded_samples_23_0.png)