python線性插值解析

在缺失值填補(bǔ)上如果用前后的均值填補(bǔ)中間的均值， 比如，0，空，1， 我們希望中間填充0.5；或者0，空，空，1，我們希望中間填充0.33，0.67這樣。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),江岸企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),江岸品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,江岸網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,江岸網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

可以用pandas的函數(shù)進(jìn)行填充，因?yàn)檫@個(gè)就是線性插值法

df..interpolate()

dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])

dd.interpolate()

補(bǔ)充知識(shí)：線性插值公式簡(jiǎn)單推導(dǎo)

以上這篇python線性插值解析就是我分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持。

如何通過python實(shí)現(xiàn)三次樣條插值

spline函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)三次樣條插值 x = 0:10; y = sin(x); xx = 0:.25:10; yy = spline(x,y,xx); plot(x,y,'o',xx,yy) 另外fnplt csapi這兩個(gè)函數(shù)也是三次樣條插值函數(shù)，具體你可以help一下！

python怎樣對(duì)矩陣進(jìn)行插值？

首先需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)組才能對(duì)其進(jìn)行其它操作。

我們可以通過給array函數(shù)傳遞Python的序列對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組，如果傳遞的是多層嵌套的序列，將創(chuàng)建多維數(shù)組(下例中的變量c):

a = np.array([1, 2, 3, 4])

b = np.array((5, 6, 7, 8))

c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])

b

array([5, 6, 7, 8])

c

array([[1, 2, 3, 4],

[4, 5, 6, 7],

[7, 8, 9, 10]])

c.dtype

dtype('int32')

數(shù)組的大小可以通過其shape屬性獲得：

a.shape

(4,)

c.shape