這篇文章給大家介紹使用Python怎么對數(shù)據(jù)進行插值和下采樣，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于企業(yè)營銷型網(wǎng)站、網(wǎng)站重做改版、瀘水網(wǎng)站定制設計、自適應品牌網(wǎng)站建設、HTML5建站、成都做商城網(wǎng)站、集團公司官網(wǎng)建設、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設、高端網(wǎng)站制作、響應式網(wǎng)頁設計等建站業(yè)務，價格優(yōu)惠性價比高，為瀘水等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務。

使用Python進行插值非常方便，可以直接使用scipy中的interpolate

import numpy as np
x1 = np.linspace(1, 4096, 1024)
x_new = np.linspace(1, 4096, 4096)
from scipy import interpolate
tck = interpolate.splrep(x1, data)
y_bspline = interpolate.splev(x_new, tck)

其中y_bspline就是從1024插值得到的4096的數(shù)據(jù)

但是，scipy中好像并沒有進行下采樣的函數(shù)，嗯..難道是因為太過簡單了么，不過好像用一個循環(huán)就可以完成，但如果把向量看成一個時間序列，使用pandas中的date_range模塊也可以十分方便的以不同頻率進行采樣，并且，很多對文件的操作都是使用pandas操作的。

import pandas as pd
index = pd.date_range('1/1/2000', periods=4096, freq='T') #這個起始時間任意指定，freq為其頻率
data = pd.read_table(filename, names=['feat'])
data.index = index
data_obj = data.resample('4T', label='right') #第一個為抽樣頻率，label表示左右開閉區(qū)間
data_new = data_new.asfreq()[0:]

因為data.resample返回的是一個 pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler對象

所以想要獲取其中的值可以通過 data_new.asfreq()[0:]獲取

Python主要用來做什么

Python主要應用于：1、Web開發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學研究；3、網(wǎng)絡爬蟲；4、嵌入式應用開發(fā)；5、游戲開發(fā)；6、桌面應用開發(fā)。

關于使用Python怎么對數(shù)據(jù)進行插值和下采樣就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文名稱：使用Python怎么對數(shù)據(jù)進行插值和下采樣-創(chuàng)新互聯(lián)
瀏覽地址：http://aaarwkj.com/article36/ccdgsg.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供軟件開發(fā)、網(wǎng)站建設、網(wǎng)站內(nèi)鏈、網(wǎng)站改版、Google、網(wǎng)頁設計公司

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內(nèi)容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)