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
我使用python的日志记录模块设置了一个python记录器。我想使用ConfigParser模块将我正在使用的字符串与日志格式器对象一起存储在配置文件中。格式字符串存储在单独文件中的设置字典中，该文件处理配置文件的读写。我遇到的问题是python仍然尝试格式化文件并在读取所有特定于日志记录模块的格式化标志时失败。{"log_level":logging.debug,"log_name":"C:\\Temp\\logfile.log","format_string":"%(asctime)s%(levelname)s:%(module)s,line%(lineno)d-%(messag
我找不到解释inthedocumentation或在线任何地方。“线性”代表什么，它有什么作用？ 最佳答案 查看scipy/interpolate/interpolate.py的源码，slinear是spline顺序1ifkindin['zero','slinear','quadratic','cubic']:order={'nearest':0,'zero':0,'slinear':1,'quadratic':2,'cubic':3}[kind]kind='spline'...ifkindin('linear','nearest'
我有一个不均匀间隔的(x,y)值列表。Here是这个问题中使用的存档。我能够在值之间进行插值，但我得到的不是等距插值点。这是我的做法:x_data=[0.613,0.615,0.615,...]y_data=[5.919,5.349,5.413,...]#Interpolatevaluesforxandy.t=np.linspace(0,1,len(x_data))t2=np.linspace(0,1,100)#One-dimensionallinearinterpolation.x2=np.interp(t2,t,x_data)y2=np.interp(t2,t,y_data)#Pl
我受到了启发answer@James查看如何使用griddata和map_coordinates。在下面的示例中，我展示了2D数据，但我对3D感兴趣。我注意到griddata只提供1D和2D的样条曲线，并且仅限于3D和更高的线性插值(可能有很好的理由)。但是，map_coordinates似乎适用于使用更高阶(比分段线性更平滑)插值的3D。我的主要问题:如果我在3D中有随机的非结构化数据(我不能在其中使用map_coordinates)，是否有某种方法可以使NumPySciPy宇宙中的分段线性插值更平滑，或至少在附近？我的第二个问题:griddata中不提供3D样条是因为实现起来困难或
在SciPy中，有没有更好的方法来找到哪个X给我Y？我刚开始使用SciPy，对每个功能都不是很熟悉。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolatex=[70,80,90,100,110]y=[49.7,80.6,122.5,153.8,163.0]tck=interpolate.splrep(x,y,s=0)xnew=np.arange(70,111,1)ynew=interpolate.splev(xnew,tck,der=0)plt.plot(x,y,'x',xnew,ynew)plt.sh
