不知道有沒有,可能python數(shù)學相關的庫里會有吧
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不過你寫的也不對啊,取3個值,應該是4均分。
def?junfen(start,end,num):
k?=?(end?-?start)/(num?+?1)
return?set([start?+?item?*?k?for?item?in?range(1,num?+?1)])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(xdata,ydata)
(xdata,ydata為兩個需要作圖的數(shù)據集)
在缺失值填補上如果用前后的均值填補中間的均值, 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。
可以用pandas的函數(shù)進行填充,因為這個就是線性插值法
df..interpolate()
dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])
dd.interpolate()
補充知識:線性插值公式簡單推導
以上這篇python線性插值解析就是我分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持。
使用使用numpy里面的函數(shù)可以做,f = np.polyfit(x, y, n)(多項式擬合,x,y為np.array(),n為最高項次數(shù),f為多項式的系數(shù)。)
scipy做線性規(guī)劃不是很方便,推薦用pulp來做,這個模塊不屬于python的內置模塊,需要先安裝,pip install pulp
from pulp import *
# 設置對象
prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)
# 設置三個變量,并設置變量最小取值
x1 = LpVariable('x1', 0)
x2 = LpVariable('x2', 0)
x3 = LpVariable('x3', 0)
x4 = LpVariable('x4')
# 載入目標函數(shù),默認是求最小值,因此這次對原目標函數(shù)乘以-1
prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4
# 載入約束變量
prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2
prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14
prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2
# 求解
status = prob.solve()
# 顯示結果
for i in prob.variables():
print(i.name + "=" + str(i.varValue))
計算結果為:
x1=0.0
x2=2.0
x3=4.0
x4=8.0