Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值和下采樣的方法
使用Python進(jìn)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(méi)有進(jìn)行下采樣的函數(shù)，嗯..難道是因?yàn)樘^(guò)簡(jiǎn)單了么，不過(guò)好像用一個(gè)循環(huán)就可以完成，但如果把向量看成一個(gè)時(shí)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(jìn)行采樣，并且，很多對(duì)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(gè)起始時(shí)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(gè)為抽樣頻率，label表示左右開(kāi)閉區(qū)間
data_new = data_new.asfreq()[0:]
因?yàn)閐ata.resample返回的是一個(gè) pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler對(duì)象
所以想要獲取其中的值可以通過(guò) data_new.asfreq()[0:]獲取
更多方法詳見(jiàn) pandas.DataFrame.resample
以上這篇Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值和下采樣的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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