場合によっては、データのグリッドを近似する必要があります。グリッドで理想化できます。グリッドのポイントが曲線状にある場合が考えられます。このようなデータセットは、データが地球の経度と緯度に基づいている場合に発生します。ラインでグリッドを近似できます。既定のグリッドを使用することもできます。複数の次元である、特殊なグリッドです。次元を内部に置くことができます。次元を最後に付けることもできます。ndgrid(1:2:10,1:3:15,7:7);縮退グリッドは、大規模なデータセットの一部を扱う場合に作成できます。スライスのみを解析するとします。この場合、次の図に示す点線のスライスのような、多次元グリッドから切り出したデータ薄片が必要になります。次元で縮退しているグリッドが得られます。グリッドベースの内挿を理解する上でとても重要です。内挿法グリッドベースの内挿では、内挿されるデータは整理されたグリッドで表されます。データとみなされます。グリッドベースの内挿は、グリッド点の間の任意の位置における温度を近似する、効率的な方法を提供します。クエリ点や隣接点を非常にすばやく見つけることができるので、計算量を大幅に減らすことができます。次元グリッド上の点を考えてみましょう。間にあり、以下同様になります。各数字は、グリッドでの座標を表します。明示的に定義されていないため、内挿を使用しなければなりません。クエリ点の位置を絞ることができます。セルにあることがわかります。データが等間隔グリッド上に整列している場合にのみ使用されます。含むセルを効率的に特定します。二分探索は次のように進めます。中央のグリッド点を見つけます。グリッドの中央の点と比較します。中央にある点よりも小さい場合は、中央の点よりも大きい点すべてを探索から除外します。中央にある点よりも大きい場合は、中央の点よりも小さい点すべてを探索から除外します。これによって、探索する点の数が半分になります。