python网格插值函数 python格点插值到离散点
详解Python实现线性插值法
在算法分析过程中,我们经常会遇到数据需要处理插值的过程,为了方便理解,我们这里给出相关概念和源程序,希望能帮助到您!
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已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要求得区间 [x0, x1] 内某一点位置 x 在直线上的y值。两点间直线方程,我们有
那么,如何实现它呢?
依据数值分析,我们可以发现存在递归情况
执行结果;
此外,我们也可以对一维线性插值使用指定得库:numpy.interp
将一维分段线性插值返回给具有给定离散数据点(xp,fp)的函数,该函数在x处求值
检查: 如果xp没有增加,则结果是无意义的。
另一方面:线性插值是一种使用线性多项式进行曲线拟合的方法,可以在一组离散的已知数据点范围内构造新的数据点。
实际上,这可能意味着您可以推断已知位置点之间的新的估计位置点,以创建更高频率的数据或填写缺失值。
以最简单的形式,可视化以下图像:
在此,已知数据点在位置(1,1)和(3,3)处为红色。使用线性迭代,我们可以在它们之间添加一个点,该点可以显示为蓝色。
这是一个非常简单的问题,如果我们拥有更多已知的数据点,并且想要特定频率的插值点又该怎么办呢?
这可以使用numpy包中的两个函数在Python中非常简单地实现:
我们有十个已知点,但是假设我们要一个50个序列。
我们可以使用np.linspace做到这一点;序列的起点,序列的终点以及我们想要的数据点总数
起点和终点将与您的初始x值的起点和终点相同,因此在此我们指定0和2 * pi。我们还指定了对序列中50个数据点的请求
现在,进行线性插值!使用np.interp,我们传递所需数据点的列表(我们在上面创建的50个),然后传递原始的x和y值
现在,让我们绘制原始值,然后覆盖新的内插值!
您还可以将此逻辑应用于时间序列中的x和y坐标。在这里,您将根据时间对x值进行插值,然后针对时间对y值进行插值。如果您想在时间序列中使用更频繁的数据点(例如,您想在视频帧上叠加一些数据),或者缺少数据点或时间戳不一致,这将特别有用。
让我们为一个场景创建一些数据,在该场景中,在60秒的比赛时间里,一辆赛车仅发出十个位置(x&y)输出(在整个60秒的时间内,时间也不一致):
参考文献
python可否用自定义函数对数据进行插值
直接定义a=True/False就行,示例代码:
#定义布尔值类型参数a,b,值分别为True,False
a=True
b=False
print a,b
print type(a),type(b)
True False
type 'bool' type 'bool'
Python中的布尔类型:
Python的布尔类型有两个值:True和False(注意大小写要区分)
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线性插值解析就是我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。
python 拉格朗日插值 不能超过多少个值
拉格朗日插值Python代码实现
1. 数学原理
对某个多项式函数有已知的k+1个点,假设任意两个不同的都互不相同,那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为:
其中每个lj(x)为拉格朗日基本多项式(或称插值基函数),其表达式为:
2. 轻量级实现
利用
直接编写程序,可以直接插值,并且得到对应的函数值。但是不能得到系数,也不能对其进行各项运算。
123456789101112
def h(x,y,a): ans=0.0 for i in range(len(y)): t=y[i] for j in range(len(y)): if i !=j: t*=(a-x[j])/(x[i]-x[j]) ans +=t return ansx=[1,0]y=[0,2]print(h(x,y,2))
上述代码中,h(x,y,a)就是插值函数,直接调用就行。参数说明如下:
x,y分别是对应点的x值和y值。具体详解下解释。
a为想要取得的函数的值。
事实上,最简单的拉格朗日插值就是两点式得到的一条直线。
例如:
p点(1,0)q点(0,2)
这两个点决定了一条直线,所以当x=2的时候,y应该是-2
该代码就是利用这两个点插值,然后a作为x=2调用函数验证的。
3. 引用库
3.1 库的安装
主要依赖与 scipy。官方网站见:
安装的方法很简单,就是使用pip install scipy 如果失败,则将whl文件下载到本地再利用命令进行安装。
可能如果没有安装numpy
3.2 库的使用
from scipy.interplotate import lagrange
直接调用lagrange(x,y)这个函数即可,返回 一个对象。
参数x,y分别是对应各个点的x值和y值。
例如:(1,2) (3,5) (5,9)这三个点,作为函数输入应该这么写:
x=[1,3,5]
y =[2, 5, 9]
a=lagrange(x,y)
直接输出该对象,就能看到插值的函数。
利用该对象,能得到很多特性。具体参见:
a.order得到阶
a[]得到系数
a()得到对应函数值
此外可以对其进行加减乘除运算
3.3 代码实现
1234567 from scipy.interpolate import lagrangex=[1,2,3,4,7]y=[5,7,10,3,9]a=lagrange(x,y)print(a)print(a(1),a(2),a(3))print(a[0],a[2],a[3])
结果是:
class 'numpy.lib.polynomial.poly1d' 4
4 3 2
0.5472 x - 7.306 x + 30.65 x - 47.03 x + 28.13
5.0 7.0 10.0
28.1333333333 30.6527777778 -7.30555555556
解释:
class 'numpy.lib.polynomial.poly1d' 4
这一行是输出a的类型,以及最高次幂。
4 3 2
0.5472 x - 7.306 x + 30.65 x - 47.03 x + 28.13
第二行和第三行就是插值的结果,显示出的函数。
第二行的数字是对应下午的x的幂,如果对应不齐,则是排版问题。
5.0 7.0 10.0
第四行是代入的x值,得到的结果。
也就是说,用小括号f(x)的这种形式,可以直接得到计算结果。
28.1333333333 30.6527777778 -7.30555555556
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