python线性插值解析

在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值，比如，0，空，1，我们希望中间填充0.5；或者0，空，空，1，我们希望中间填充0.33，0.67这样。

可以用pandas的函数进行填充，因为这个就是线性插值法

df..interpolate()

dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])

dd.interpolate()

补充知识：线性插值公式简单推导

以上这篇python线性插值解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2020-07-04

一维插值 插值不同于拟合.插值函数经过样本点,拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过.常见插值方法有拉格朗日插值法.分段插值法.样条插值法. 拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时,拉格朗日插值多项式的次数较高,可能出现不一致的收敛情况,而且计算复杂.随着样点增加,高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象. 分段插值:虽然收敛,但光滑性较差. 样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式.由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差,这样就避免了使用高阶多项

(1).函数 y = sin(x) (2).数据准备 #数据准备 X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X,从-pi到pi每次间隔1 Y= np.sin(X)#定义样本点Y,形成sin函数 new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定义差值点 (3).样条插值 #进行样条差值 import scipy.interpolate as spi #进行一阶样条插值 ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #样本点导入,生成参数 iy1

一.背景 在野外布设700米的测线,点距为10米,用GPS每隔50米测量一个坐标,再把测线的头和为测量一个坐标.现在需使用线性插值的方法求取每两个坐标之间的其他4个点的值. 二.插值原理 使用等比插值的方法 起始值为 a 终止值为 b 步长值为 (a-b)/5 后面的数分别为 a+n, a+2n, a+3n, a+4n 三.代码实习对 x 插值 interx.py import numpy as np f = np.loadtxt('datax.txt') a = f[:, 0] b = f[:

本文实例为大家分享了Python实现分段线性插值的具体代码,供大家参考,具体内容如下 函数: 算法 这个算法不算难.甚至可以说是非常简陋.但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点.主要体现在分段上. 图像效果 代码 import numpy as np from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return 1 / (1 + x ** 2) def cal(begin, end): by = f(begin) ey =

简单类型 内置到 Python 编程语言中的简单数据类型包括: bool     int     float     complex 支持简单数据类型不是 Python 独有的功能,因为多数现代编程语言都具有完整类型补充.例如 Java? 语言甚至有一组更丰富的原始数据类型: byte     short     int     long     float     double     char     boolean 但是,在 Python 中,简单数据类型并不是原始数据类型,而是完善的对象

直接列出函数: numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None) x - 表示将要计算的插值点x坐标 xp - 表示已有的xp数组 fp - 表示对应于已有的xp数组的值 left - 表示当x值在xp中最小值左边时,x对应y的值为left right - 表示当x值在xp中最大值右边时,x对应y的值为right (left和right表示x在xp的域外时,y的取值) example: 1. import numpy as n

如下所示: list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20] #把list分为长度为5的4段 for j in range(0,len(list),5): matrix.append(list[j:j+5]) matrix=np.array(matrix)#转array型 print matrix[0]#输出第一段 结果: [[ 1 2 3 4 0] [ 6 7 8 0 0] [11 0 13 14 15] [16 0 18 19 2

本文实例为大家分享了python使用Matplotlib绘制分段函数的具体代码,供大家参考,具体内容如下 环境 Python3 Mac OS 代码 # coding:utf-8 """ Author: roguesir Date: 2017/8/30 GitHub: https://roguesir.github.com Blog: http://blog.csdn.net/roguesir """ import numpy as np impo

我就废话不多说了,直接上代码吧! #方法一 def list_cut(mylist,count): length=len(mylist) merchant=length//count re_merchant=merchant+1*(0 if length%count==0 else 1) begin=0 result_list = [] while (count>0): result_list.append(mylist[begin:begin+re_merchant]) begin=begin

一维插值 插值不同于拟合.插值函数经过样本点,拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过.常见插值方法有拉格朗日插值法.分段插值法.样条插值法. 拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时,拉格朗日插值多项式的次数较高,可能出现不一致的收敛情况,而且计算复杂.随着样点增加,高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象. 分段插值:虽然收敛,但光滑性较差. 样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式.由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差,这样就避免了使用高阶多项