python拟合插值函数 python 插值函数

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:

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#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 中的函数拟合

很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果:

对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果:

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!

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


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