Linear Interpolation: 使用线性插值法来填充缺失值,并计算填充后数据与原始数据的均方误差(MSE)。 Cubic Interpolation: 使用三次样条插值法来填充缺失值,并计算填充后数据与原始数据的均方误差(MSE)。 Mean of 'n' Nearest Past Neighbors: 使用'k'个最近的过去邻居的均值来填充缺失值,并计算填充后数据与原始数据...
interp1d是最常用的插值方法之一,用于一维数据的插值。kind参数可以是 'linear', 'nearest', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic' 中的一个,分别代表线性插值、最近邻插值、零阶插值、一阶插值、二阶插值和三阶插值。UnivariateSpline是基于样条函数的插值方法。UnivariateSpline的k 参数指定了样条的阶数,默认...
image_resized = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) 1. 2. 3 信号处理 在信号处理中,插值法常用于对离散信号进行插值,以便进行滤波、频谱分析、信号重构等操作。 # 对离散信号进行插值 signal_interpolated = f_linear(time) 1. 2. 4 数值分析 在数值分析中,插值...
创建原始数据点的散点图和插值曲线: # 绘制图形plt.scatter(x,y,label='Original Data',color='red')# 原始数据点plt.plot(new_x,new_y,label='Interpolated Data',color='blue')# 插值结果plt.title('1D Interpolation using interp1d')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.legend()plt.grid()plt.s...
## 4. Linear Interpolation ---df['rownum'] = np.arange(df.shape[0])df_nona = df.dropna(subset = ['value'])f = interp1d(df_nona['rownum'], df_nona['value'])df['linear_fill'] = f(df['rownum'])error = np.round(mea...
np.round(mean_squared_error(df_orig['value'], df_bfill['value']), 2)df_bfill['value'].plot(title="Backward Fill (MSE: " + str(error) +")", ax=axes[2], label='Back Fill', color='firebrick', style=".-") ## 4. Linear Interpolation ---df['rownum'] = np.arange(df.shape...
# 线性插值 f_linear = interp1d(x, y, kind='linear') x_new = np.linspace(0, 5, 100) y_linear = f_linear(x_new) 多项式拟合 python # 多项式拟合 coefficients = np.polyfit(x, y, 2) # 二次多项式拟合 polynomial = np.poly1d(coefficients) y_polyfit = polynomial(x_new) 样条插值...
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype=None, *...
支持任意维度的最近邻和线性插值,1d 和 2d 的立方。最近邻和线性插值分别使用NearestNDInterpolator和LinearNDInterpolator在引擎盖下。一维三次插值使用样条,二维三次插值用于CloughTocher2DInterpolator构建连续可微的分段三次插值器。 可能违反输入数据的对称性 scipy.interpolate.RBFInterpolator 即使对于疯狂的输入数据也能...
在上面的代码中,用户可以使用np.polyfit()函数来拟合数据点,并使用np.poly1d()来生成拟合曲线。用户还可以使用scipy.interpolate.interp1d()函数来进行插值,从而得到更平滑的曲线。 2.2 插值 如果用户想要得到一条不通过所有数据点的拟合曲线,可以使用插值方法。插值方法可以生成一条平滑的曲线,并使曲线尽量接近数据点...