我正在尝试插入一些数据以进行绘图。例如，给定N个数据点，我希望能够生成一个由10*N左右的插值数据点组成的“平滑”图。我的方法是生成一个N×10*N矩阵，然后计算原始向量与我生成的矩阵的内积，得到一个1×10*N向量。我已经计算出我想用于插值的数学，但我的代码很慢。我是Python的新手，所以我希望这里的一些专家能给我一些想法，让我可以尝试加速我的代码。我认为部分问题在于生成矩阵需要调用以下函数10*N^2次:defsinc(x):importmathtry:returnmath.sin(math.pi*x)/(math.pi*x)exceptZeroDivisionError:ret

这个问题在这里已经有了答案:关闭12年前。PossibleDuplicate:UnpythonicwayofprintingvariablesinPython?在PHP中可以这样写:$fruit='Pear';print("Hey,$fruit!");但是在Python中它是:fruit='Pear'print("Hey,{0}!".format(fruit))有没有办法让我在字符串中插入变量？如果不是，这怎么更像pythonic？获得引用的任何人的奖励积分

Python中ConfigParser的文档大量讨论了所谓的“神奇插值”功能，但从未解释它的实际作用。我已经尝试搜索它，但没有找到任何答案。 最佳答案 下面的bad_subj会被解析为'Notify[failure]'bad_subj:%(subj)s[failure]subj:Notify 关于Python，配置解析器:Whatis'magicalinterpolation'，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stack

我有一个按以下方式定义的查找表:|标题行元素为(hh)标题列(inc)元素为用户将输入一个值示例(1.3,25,000)、(0.2,50,000)等等。scipy.interpolate()应该进行插值以确定正确的值。目前，我能做到这一点的唯一方法是使用一堆if/elifs，如下所示。我很确定有更好、更有效的方法可以做到这一点这是我到目前为止所得到的:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolateif(ua==1):if(inc=1&hh 最佳答案 编辑:更新内容以反射(reflect)您在上面的

编辑:Paul在下面解决了这个问题。谢谢!我正在尝试将3x3矩阵重新采样(放大)到5x5，用interpolate.interp2d或interpolate.RectBivariateSpline(或任何有效的方法)填充中间点。如果有一个简单的现有函数可以执行此操作，我想使用它，但我还没有找到它。例如，一个函数的工作方式如下:#upscale2x2to4x4matrixSmall=([[-1,8],[3,5]])matrixBig=matrixSmall.resample(4,4,cubic)所以，如果我从3x3矩阵/数组开始:0,-2,0-2,11,-20,-2,0我想计算一个新的5

这是我关于stackoverflow的第一个问题。对我放轻松!我有两个数据集由不同的采集系统以不同的采样率同时采集。一个非常规则，另一个则不是。我想创建一个包含两个数据集的数据帧，使用规则间隔的时间戳(以秒为单位)作为两者的引用。不规则采样的数据应该插值到规则间隔的时间戳上。这里有一些玩具数据展示了我正在尝试做的事情:importpandasaspdimportnumpyasnp#evenlyspacedtimest1=np.array([0,0.5,1.0,1.5,2.0])y1=t1#unevenlyspacedtimest2=np.array([0,0.34,1.01,1.4,1

我试图重现我的一个程序中的主要瓶颈。我想得到linearly(orratherbilinearly)interpolated几个非整数像素值同时的值。不是每个像素坐标都以相同方式扰动的情况。下面是一个完整/最小的脚本以及演示问题的注释。如何加快result的计算速度？importnumpyasnpimporttimeim=np.random.rand(640,480,3)#my"image"xx,yy=np.meshgrid(np.arange(im.shape[1]),np.arange(im.shape[0]))print"Checkthesearetherightindices:

我正在为一个应用程序编写一个插件，该应用程序在二进制分发版中包含NumPy，但不包含SciPy。我的插件需要将数据从一个常规3D网格插入到另一个常规3D网格。从源代码运行，这可以使用scipy.ndimage非常有效地完成，或者，如果用户没有安装SciPy，则可以使用我编写的编织生成的.pyd。不幸的是，如果用户正在运行二进制文件，那么这些选项都不可用。我写了一个简单的trilinearinterpolationpython中的例程给出了正确的结果，但对于我使用的数组大小，需要很长时间(~5分钟)。我想知道是否有一种方法可以仅使用NumPy中的功能来加速它。就像scipy.ndimag

我想通过scipy计算样条插值的系数。在MATLAB中:x=[0:3];y=[0,1,4,0];spl=spline(x,y);disp(spl.coefs);它会返回:ans=-1.50005.5000-3.00000-1.50001.00003.50001.0000-1.5000-3.50001.00004.0000但我不能通过scipy中的interpolate.splrep做到这一点。你能告诉我如何计算吗？ 最佳答案 我不确定是否有任何方法可以从scipy中准确获取这些系数。scipy.interpolate.splrep给

我有一个3D数组，我需要在一个轴(最后一个维度)上进行插值。假设y.shape=(nx,ny,nz)，我想为每个(nx,ny)在nz中进行插值。但是，我想在每个[i,j]中插入一个不同的值。下面是一些示例代码。如果我想插入一个值，比如说new_z，我会像这样使用scipy.interpolate.interp1d#yisa3Dndarray#xisa1Dndarraywiththeabcissavalues#new_zisanumberf=scipy.interpolate.interp1d(x,y,axis=-1,kind='linear')result=f(new_z)然而，对于这