NumPy是Python的一个第三方库,主要用于科学计算,提供了高性能的多维数组对象以及用于操作这些数组的工具。 NumPy的核心数据结构是ndarray(N-dimensional array),即多维数组。 一、创建NumPy数组 创建NumPy数组常用的方法有: (1)np.array():从列表或元组创建数组; (2)np.zeros():创建全为 0 的数组; (3)np.ones...
plt.show() 抛物插值Parabolic interpolation 抛物插值,也称为二次插值,是一种多项式插值方法。这种方法利用已知的数据点来构造一个二次多项式,以此作为未知函数的近似。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据点 x = np.array([0, 1, 2, 3]) y = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1])...
NumPy Shift Array With the Slicing Method in Python NumPy Shift Array With shift() Function Inside the scipy.ndimage.interpolation Library in Python 1.1 对于一维数组 1.1.1 利用numpy的roll函数 下面使用Numpy中的roll函数,对于一维数组进行滚卷,可以看到: 它可以往两个方向进行滚卷; 输出的结果为...
2.2、具体使用 1importnumpyasnp2importmatplotlib.pyplotasplt34# 创建一个简单的二维数组作为图像数据5image=np.random.rand(4,4)67# 显示图像8plt.imshow(image,cmap='viridis',interpolation='nearest',aspect='auto')9plt.colorbar()# 显示颜色条10plt.title('Random Image')# 设置标题11plt.show()# 注意...
import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d #创建待插值的数据 x = np.linspace(0, 10*np.pi, 20) y = np.cos(x) # 分别用linear和quadratic插值 fl = interp1d(x, y, kind='linear') fq = interp1d(x, y, kind='quadratic') ...
pip install numpy 接下来,可以使用以下代码实现线性插值: import numpy as np # 已知数据点 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8]) # 插值函数 def linear_interpolation(x_new, y_new): return np.interp(x_new, x, y) # 测试插值函数 x_new = ...
1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。主要有以下四种方式: 数组的索引主要用来获得数组中的数据。在NumPy中数组的索引可以分为两大类: 一是一维数组的索引; 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的,二维数组的索引则有很大不同。
import numpy as np ages=[3,3,6,7,7,10,10,10,11,13,30] lower_q=np.quantile(ages,0.25,interpolation='lower')#下四分位数 higher_q=np.quantile(age
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入 Matplotlib 工具包 from scipy.interpolate import interp1d # 导入 scipy 中的一维插值工具 interp1d # 生成已知数据点集 (x,y),需插值的数据点集 xnew np.random.seed(5) x = np.linspace(0, 5,...
importosimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondeflinear_interpolation(data,inter_num=4):clf=LinearRegression()X=np.array([[1],[inter_num+2]])y=dataclf.fit(X,y)inter_values=clf.predict(np.array([[i+2]foriinrange(inter_num)]))return...