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  • yi = interp1(x
  • 与matlab结果一致的以为插值函数,结果完全一致。
  • matlab代码二次插值自述文件(reduce-linear-interp1) 对于指定的绝对误差容限,请减少与MATLAB中的线性插值(interp1)一起使用的1D数据集。 安装 下载项目代码: 运行以将项目文件自动添加到您的MATLAB路径,并...
  • Interp1d 用于单变量插值的Julia包。 该软件包的灵感来自函数。 要求 Julia 1.6.x或更高版本。 安装 如果您要使用最新的开发版本, using Pkg;Pkg . add (url = " ...
  • 本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——采用interp1对函数进行线性分段插值,简单明了,易于理解
  • matlab开发-interp1nantablelookup。从表[x,y]中查找Xi,否则发现返回Y,No。
  • interp1 - 一元函数插值spline - 样条插值polyfit - 多项式插值或拟合lsqnonlin - 最小二乘法lsqcurvefit - 最小二乘拟合csape - 各种边界条件的样条插值csaps - 样条拟合interp2 - 二元函数插值griddata - 不规则...
  • 在代码使用MATLAB中的函数interp1。我发现scipy函数interp1d应该是我想要的,但我不确定。你能告诉我我实现的代码是否正确吗?我的Python版本是3.4.1,MATLAB版本是R2013a,但是代码已经在2010年左右实现了]。在...

    我正在将MATLAB代码转换为Python代码。在

    代码使用MATLAB中的函数interp1。我发现scipy函数interp1d应该是我想要的,但我不确定。你能告诉我我实现的代码是否正确吗?

    我的Python版本是3.4.1,MATLAB版本是R2013a,但是代码已经在2010年左右实现了]。在

    MATLAB:S_T = [0.0, 2.181716948, 4.363766232, 6.546480392, 8.730192373, ...

    10.91523573, 13.10194482, 15.29065504, 17.48170299, 19.67542671, ...

    21.87216588, 24.07226205, 26.27605882, 28.48390208; ...

    1.0, 1.000382662968538, 1.0020234819906781, 1.0040560245904753, ...

    1.0055690037530718, 1.0046180687475195, 1.000824223678225, ...

    0.9954866694014762, 0.9891408937764872, 0.9822543350571298, ...

    0.97480163751874, 0.9666158376141503, 0.9571711322843011, ...

    0.9460998105962408; ...

    1.0, 0.9992731388936672, 0.9995093132493109, 0.9997021748479805, ...

    0.9982835412406582, 0.9926319477117723, 0.9833685776596993, ...

    0.9730725288209638, 0.9626092685176822, 0.9525234896714959, ...

    0.9426698515488858, 0.9326788630704709, 0.9218100196936996, ...

    0.9095717918978693];

    S = transpose(S_T);

    dist = 0.00137;

    old = 15.61;

    ll = 125;

    ref = 250;

    start = 225;

    high = 7500;

    low = 2;

    U = zeros(low,low,high);

    for ii=1:high

    g0= start-ref*dist*ii;

    g1= g0+ll;

    if(g0 <=0.0 && g1 >= 0.0)

    temp= old/2*(1-cos(2*pi*g0/ll));

    for jj=1:low

    U(jj,jj,ii)= temp;

    end

    end

    end

    for ii=1:low

    S_mod(ii,1,:)=interp1(S(:,1),S(:,ii+1),U(ii,ii,:),'linear');

    end

    Python:

    ^{pr2}$

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  • 学习matlab不久,遇到了多项式插值interp1,在网上没有找到研究其插值方法的文章,在此,对其中插值方法做了一些研究,属于matlab范畴之外,但是无聊研究一下总的来说不会有坏处。interp1的具体运用也比较低,个人...

    学习matlab不久,遇到了多项式插值interp1,在网上没有找到研究其插值方法的文章,

    在此,

    对其中插值方法做了一些研究,属于matlab范畴之外,但是无聊研究一下总的来说不会有坏处。

    interp1的具体运用也比较低,个人理解主要属于样本丢失,补充样本用,所以最后还介绍了傅里叶增值法。

    正文:

    首先介绍一个多项式插值函数:

    Y=interp1(x,y,X,'mothod') 本文主要讨论'mothod'的4个类型,

    linear线性插值,默认。

    nearst最近邻插值。

    spline是三次样条插值。

    cubic是三次多项式插值方式。%之后版本改为PCHIP

    v5cubic是MATLAB5中使用的三次多项式插值,本文不做谈论,但是一同做出演示

    先通过举例方法matlab代码看一下一维插值4个类型有什么不同吧:

    首先给一组数a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    M代码,也可以直接输入在命令窗口

    x0=-4:0.5:4;

    y0=1./(2+x0.^3);

    x=-4:0.2:4;

    y1=interp1(x0,y0,x,'linear');

    y2=interp1(x0,y0,x,'nearst');

    y3=interp1(x0,y0,x,'spline');

    y4=interp1(x0,y0,x,'PCHIP'); %PCHIP和'cubic'是版本不同,老版本用y4=interp1(x0,y0,x,'cubic');

    y5=interp1(x0,y0,x,'v5cubic');%MATLAB5中使用的三次多项式插值

    subplot(2,3,1),plot(x0,y0,'r-p');title('y=1/(x^3+2)');

    subplot(2,3,2),plot(x0,y0,'r-',x,y1);title('linear');

    subplot(2,3,3),plot(x0,y0,'r-',x,y2);title('nearst');

    subplot(2,3,4),plot(x0,y0,'r-',x,y3);title('spline');

    subplot(2,3,5),plot(x0,y0,'r-',x,y4);title('cubic');

    subplot(2,3,6),plot(x0,y0,'r-',x,y5);title('v5cubic');

    有matlab的同学不放敲一下代码,结果如下:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    下面是几个函数的二维插值,举例看看有何不同

    [x0,y0]=meshgrid(-3:0.8:3);%完成网格矢量

    z0=peaks(x0,y0); %由平移和放缩高斯分布函数获得z0

    [x,y]=meshgrid(-3:0.25:3);

    z1=interp2(x0,y0,z0,x,y,'linear');

    z2=interp2(x0,y0,z0,x,y,'nearst');

    z3=interp2(x0,y0,z0,x,y,'spline');

    z4=interp2(x0,y0,z0,x,y,'cubic');

    subplot(2,3,1),surf(x0,y0,z0);title('原始数据');

    subplot(2,3,2),surf(x,y,z1);title('linear');

    subplot(2,3,3),surf(x,y,z2);title('nearst');

    subplot(2,3,4),surf(x,y,z3);title('spline');

    subplot(2,3,5),surf(x,y,z4);title('cubic');

    显示的不是很清晰,如果有matlab的朋友复制上面代码就可以显示了。

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    从上面图例可以看出这些插值方法还是有区别的,本文研究了一下具体的算法,在何种情况应用;

    linear默认方法线性插值,就是线性回归,不懂的可以去看看http://t.cn/RtktoiB

    nearst最近邻插值法,又称泰森多边形(Thiesen又叫Dirichlet或Voronoi多边形)分析法,是荷兰气象学家A.H.Thiessen提出的一种分析方法。简单的说,是求离散分布的气象站的降雨量数据,计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用这种方法进行快速赋值。在泰森多边形的构建中,首先要将离散点构成三角网。这种三角网称为Delaunay三角网。北京奥运会的水立方即是基于此原理设计。首先创造网络,无数据的网络要被赋为空值,使最近相邻的数据点之间的距离相等。

    查看很多百科,不去手动复制了,总体讲,这种方法适用于数据紧密完整,只有少数点无值。对均匀数据进行插值很有用,对填充无值区域很有效。

    spline三次样条插值法。在用pchip插值的过程中,matlab会基于所给的函数值来帮你估算各导数值。估算的原则是保证导数值能够正确的反映散点图的形状和变化趋势。比如在散点图是单调递增的区间内,相应点的导数值就会是正的;在散点图表现出存在局部极值点的区间,相应的导数也会产生正负的变化。

    样条插值是一种工业设计中常用的、得到平滑曲线的一种插值方法,三次样条又是其中用的较为广泛的一种。

    原理:假设有以下节点

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    样条曲线a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    是一个分段定义的公式。给定n+1个数据点,共有n个区间,三次样条方程满足以下条件:

    a. 在每个分段区间a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    (i = 0, 1, …, n-1,x递增), a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png 都是一个三次多项式。

    b. 满足a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    (i = 0, 1, …, n )

    c. a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png ,导数a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    ,二阶导数a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    在[a, b]区间都是连续的,即a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png曲线是光滑的。

    所以n个三次多项式分段可以写作:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    ,i = 0, 1, …, n-1

    其中ai, bi, ci, di代表4n个未知系数。

    cubic立方插值法,matlab新版本叫做pchip三次hermite插值,与spline插值差不多,因为两者X(j)处斜率选择方法不同。spline函数s(x)在X(j)的二节数D^2s(x)也是连续的,导致了不同结果,也就是说,spline更加光滑,D^2s(x)是连续的。

    只是spline更光滑一些,总的说,数据是更光滑的函数,spline更加准确,如果数据不光滑,PCBIC不会太震荡,也不会超过目标值,建立难度较小。pchip是保持形状的,而spline不一定保持形状。

    总的来说,插值的类型要求数学功底比较深,纯编程朋友还是多多学习,否则随便用起来对数据产生不必要影响就不好了。 再遇到插值问题时,多问问数学专家为妙。

    数据过少时,MATLAB可是实现利用傅里叶插值实现数据一维增值

    %傅里叶增值

    x0=0:1.2:10;

    y0=sin(x0);

    n=4*length(x0);%采样数据增加

    y=interpft(y0,n);

    x=0:0.3:10.5;

    hold on

    plot(x0,y0,'ro');

    plot(x,y,'b.-');

    title('一维傅里叶插值');

    legend('原始数据','插值结果');

    MATLAB中效果如图:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    傅里叶主要是波动,用在函数上非常准确,如果上面y换成a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png,n=2,那么结果是这样的:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    傅里叶变换是在数字信号处理方面很有用的一个方法,在通信和信息专业有很强的应用。

    具体理论详见傅里叶分析,傅里叶变换

    展开全文
  • 更快的一维线性插值:'interp1qr' 按照公式yi = y1 +(y2-y1)/(x2-x1)*(xi-x1),使用'x'和'y'对'xi'点进行一维线性插值,得到'yi'。 变量: - 'x' 是列向量 [mx 1],单调递增。 -“ y”是矩阵[mxn],对应于...
  • 插值函数 interp1 interp2

    千次阅读 2019-12-22 22:16:50
    1、一维插值 interp1 clc; clear; close all; x0=0:1:2*pi; y0=sin(x0); x=0:0.5:2*pi; y = interp1(x0,y0,x,'spline'); figure(1); plot(x0,y0);hold on;plot(x,y); grid on; xlabel('x0');...

    1、一维插值 interp1

    clc;
    clear;
    close all;
    
    x0=0:1:2*pi;
    y0=sin(x0);
    
    x=0:0.5:2*pi;
    
    y = interp1(x0,y0,x,'spline');
    
    figure(1);
    plot(x0,y0);hold on;plot(x,y);
    grid on;
    xlabel('x0');ylabel('y0');title("һά²喵");legend('y0','y');
    

    在这里插入图片描述

    2、二维插值 interp2

       搜索域:

       横坐标范围col (-5) ~ (+5)
       纵坐标范围row (-3) ~ (+3)

       值域:

       与上述搜索范围一一对应

       搜索坐标:

       ( x, y)

       返回值:

       搜索坐标在搜索域内取得的值

    clc;
    clear;
    close all;
    
    col = -5:5;
    row = -3:3;
    [map_x, map_y] = meshgrid(col,row);
    
    for i=1:length(row)
        for j=1:length(col)
            region(i,j) = ((i-1)*length(col)+j)*10;
        end
    end
    
    region
    
    %% x:(-5 5)   y:(-3 3)
    x=2.4;
    y=2.5;
    if x>5
        x=5;
    elseif x<-5
        x=-5;
    end
    
    if y>3
        y=3;
    elseif y<-3
        y=-3;
    end
        
    value = interp2(map_x, map_y, region, x, y);
    
    fprintf("search (%d, %d) : %d\n", x, y, value);
    
    
    

    simulink中使用的插值模块: Lookup Tables

    展开全文
  • python一维插值scipy.interpolate.interp1d

    千次阅读 2019-09-30 20:53:15
    SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数,范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。当样本数据变化归因于一...classscipy.interpolate.interp1d(x,y,kind='linear',axis=-1,copy=True,bounds_...

            SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数,范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。当样本数据变化归因于一个独立的变量时,就使用一维插值;反之样本数据归因于多个独立变量时,使用多维插值。

    class scipy.interpolate.interp1d(xykind='linear'axis=-1copy=Truebounds_error=Nonefill_value=nanassume_sorted=False)[source]

    Interpolate a 1-D function.

    x and y are arrays of values used to approximate some function f: y = f(x). This class returns a function whose call method uses interpolation to find the value of new points.x和y是用来逼近函数f: y = f(x)的值的数组。该类返回一个函数,该函数的调用方法使用插值表达式来查找新点的值。

    Note that calling interp1d with NaNs present in input values results in undefined behaviour.注意,使用在输入值中出现的NaNs调用interp1d会导致未定义的行为。

    Parameters

    x(N,) array_like

    A 1-D array of real values.实值的一维数组。

    y(…,N,…) array_like

    A N-D array of real values. The length of y along the interpolation axis must be equal to the length of x.实值的N-D数组。沿插补轴的y的长度必须等于x的长度。

    kind str or int, optional

    Specifies the kind of interpolation as a string (‘linear’, ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’, ‘previous’, ‘next’, where ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’ and ‘cubic’ refer to a spline interpolation of zeroth, first, second or third order; ‘previous’ and ‘next’ simply return the previous or next value of the point) or as an integer specifying the order of the spline interpolator to use. Default is ‘linear’.指定插值类型为一个字符串(' linear ', ' nearest ', ' zero ', ' slinear ', ' second ', ' cubic ', ' previous ', ' next ',其中' zero ', ' slinear ', ' second ' and ' cubic '指的是插值为零、一阶、二阶或三阶的样条曲线;' previous '和' next '简单地返回该点的上一个或下一个值),或者作为一个整数指定样条插值器使用的顺序。默认设置是“线性”。

    候选值作用
    ‘zero’ 、'nearest'阶梯插值,相当于0阶B样条曲线
    ‘slinear’ 、'linear'线性插值,用一条直线连接所有的取样点,相当于一阶B样条曲线
    ‘quadratic’ 、'cubic'二阶和三阶B样条曲线,更高阶的曲线可以直接使用整数值指定

    axis int, optional

    Specifies the axis of y along which to interpolate. Interpolation defaults to the last axis of y.指定要沿其插入的y轴。插值默认是y的最后一个轴。

    copy bool, optional

    If True, the class makes internal copies of x and y. If False, references to x and y are used. The default is to copy.如果为真,则该类将创建x和y的内部副本。如果为假,则使用对x和y的引用。默认是复制。

    bounds_error bool, optional

    If True, a ValueError is raised any time interpolation is attempted on a value outside of the range of x (where extrapolation is necessary). If False, out of bounds values are assigned fill_value. By default, an error is raised unless fill_value="extrapolate".如果为真,则在试图对x范围之外的值进行插值时(需要外推的地方)会产生ValueError。如果为假,则为越界值分配fill_value。默认情况下,除非fill_value="extrapolate",否则将引发一个错误。

    fill_value array-like or (array-like, array_like) or “extrapolate”, optional

    • if a ndarray (or float), this value will be used to fill in for requested points outside of the data range. If not provided, then the default is NaN. The array-like must broadcast properly to the dimensions of the non-interpolation axes.如果是ndarray(或float),则此值将用于填充数据范围之外的请求点。如果没有提供,那么缺省值是NaN。类数组必须正确地传播到非插值轴的维度。

    • If a two-element tuple, then the first element is used as a fill value for x_new < x[0] and the second element is used forx_new > x[-1]. Anything that is not a 2-element tuple (e.g., list or ndarray, regardless of shape) is taken to be a single array-like argument meant to be used for both bounds asbelow, above = fill_value, fill_value.如果是双元素元组,则第一个元素用作x_new < x[0]的填充值,第二个元素用作forx_new > x[-1]。任何非2元素元组(例如list或ndarray,无论其形状如何)的内容都被视为一个类似数组的参数,用于下面、上面的两个边界= fill_value、fill_value。

      New in version 0.17.0.

    • If “extrapolate”, then points outside the data range will be extrapolated.如果“外推”,则外推数据范围之外的点。

      New in version 0.17.0.

    assume_sorted bool, optional

    If False, values of x can be in any order and they are sorted first. If True, x has to be an array of monotonically increasing values.如果为假,则x的值可以是任意顺序的,并且可以先排序。如果为真,则x必须是一个值单调递增的数组。

    >>> import numpy as np
    >>> import matplotlib.pyplot as pl
    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    >>> 
    >>> x=np.linspace(0,10,11)
    >>> y=np.sin(x)
    >>> x
    array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
    >>> y
    array([ 0.        ,  0.84147098,  0.90929743,  0.14112001, -0.7568025 ,
           -0.95892427, -0.2794155 ,  0.6569866 ,  0.98935825,  0.41211849,
           -0.54402111])
    >>> pl.plot(x,y,"o")
    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000AE3BF48>]
    >>> pl.show()
    
    

    >>> x_new = np.linspace(0, 10, 101)
    >>> x_new
    array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ,
            1.1,  1.2,  1.3,  1.4,  1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9,  2. ,  2.1,
            2.2,  2.3,  2.4,  2.5,  2.6,  2.7,  2.8,  2.9,  3. ,  3.1,  3.2,
            3.3,  3.4,  3.5,  3.6,  3.7,  3.8,  3.9,  4. ,  4.1,  4.2,  4.3,
            4.4,  4.5,  4.6,  4.7,  4.8,  4.9,  5. ,  5.1,  5.2,  5.3,  5.4,
            5.5,  5.6,  5.7,  5.8,  5.9,  6. ,  6.1,  6.2,  6.3,  6.4,  6.5,
            6.6,  6.7,  6.8,  6.9,  7. ,  7.1,  7.2,  7.3,  7.4,  7.5,  7.6,
            7.7,  7.8,  7.9,  8. ,  8.1,  8.2,  8.3,  8.4,  8.5,  8.6,  8.7,
            8.8,  8.9,  9. ,  9.1,  9.2,  9.3,  9.4,  9.5,  9.6,  9.7,  9.8,
            9.9, 10. ])
    >>> 
    >>> kind_lst = ['nearest', 'zero', 'slinear', 'cubic', 'previous',  'next']
    >>> for k in kind_lst:
    	f = interp1d(x,y,kind=k)
    	y_new = f(x_new)
    	pl.plot(x_new, y_new, label=k)
    
    	
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    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000F6FF948>]
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    >>> pl.show()
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  • matlab中interp1函数是什么意思啊?

    千次阅读 2021-04-19 05:23:55
    csape可以选择样条的边界条件,interp1无法使用边界条件;csape只是Cubic spline插值,interp1可以选择几种不同的插值方法。csape函数的用法如下:pp = csape(x,y,conds,valconds)其中(x,y)为数据向量,conds表示变...
  • 例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示:In [1]: numpy as npIn [2]: x = np.linspace(0,10,5)In [3]: y = np.sin(x)In [4]: y_er = (np.random.random(len(x))-0.5)*0.1In [5]: data = np....
  • 我试图得到一个三次样条函数scipy.interpolate.interp1d功能。我试图让documentation page上的示例正常工作,但每当我运行它时,都会出现以下错误:plt.plot(x,y,'o',xnew,f(xnew),'-', xnew, f2(xnew),'--') File"/...
  • 一、首先要了解MatLab中的interp1的原理 附上某位大神的连接:https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/70177996 二、了解了一下Python的interp1d的原理 1.interp1d是隶属于scipy下的 2.根据已有数据...
  • % interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值 y1 = interp1(x,y,xx,'linear'); subplot(2,2,1); plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') % 临近插值 y2 = ...
  • splinterp 是一个轻量级、多线程、支持 MEX 的 C++ 标头模板库,用于并行计算线性、双线性和三线性插值。
  • 句法vq = interp1gap(v) vq = interp1gap(x,v,xq) vq = interp1gap(...,maxgapval) vq = interp1gap(...,'方法') vq = interp1gap(...,'interpval',vval) vq = interp1gap(...,'extrap',extrapval) 描述vq = ...
  • Interp1 c++实现

    2020-05-27 14:36:46
    } #endif class Interp { public: char *strMethod1; char *strMethod2; char *strMethod3; public: Interp(); ~Interp(); /*****以下两个函数为插值函数**/ void interp_onePoint(double *x,double *y,int n,...
  • C++实现复数的一维线性插值interp1导言函数需求分析源码注意 导言 最近在进行Qt开发,涉及大量的matlab转C的工作,其中包括插值滤波等,这里对matlab的interp1函数进行了研究并用C++进行了重写。 经对比,结果与...
  • 所以看看我的猜测,我试...所以对于下一个有我同样问题的假人来说,这就是我想要的:In [14]: interp_data = interpolate.interp1d(data[:,0], data[:,1:], axis=0, kind='cubic')In [15]: data_int = np.zeros((len...
  • scipy.interpolate.interp1d()函数详解

    万次阅读 2019-09-16 11:32:20
    1 , copy = True , bounds_error = None , fill_value = nan , assume_sorted = False ) 这是一个类,用于完成一维数据的插值运算。 参数 参数 数据类型 意义 x (N,) array_...
  • 10. Scipy Tutorial-插值interp1d插值,即依据一系列的点$(x_i, y_i)$通过一定的算法找到一个合适的函数来包含(逼近)这些点,反应出这些点的走势规律。interp1d。scipy.interpolate包里有很多的模块可以实现对一些...
  • 我正在将一个MatLab程序转换为Python,我很难...在MatLab中,用法略有不同:yi = interp1(x,Y,xi,'cubic')剪刀:f = interp1d(x,Y,kind='cubic')yi = f(xi)对于一个简单的例子,结果是相同的:MatLab软件:interp1...
  • matlab中interp1对应scipy.interpolate y=interp1(F(:,1),F(:,2),ES_band_double') 样本点存放在F数组中,待插值的数据为ES_band_double,样本数据shape为496*2,ES_band_double的shape为1*137,长度不一样 ...
  • MATLAB实现线性插值interp1的功能

    千次阅读 2020-12-01 10:56:02
    1.关于插值 插值,它根据已知的数据序列(也可以理解为坐标中一连串离散的点),找到其中的规律;然后根据找到的这个规律,来对其中尚未有数据记录的点进数值的估计。 2.关于线性插值 线性插值是一种针对一维数据的...
  • interp1 一维数据插值。 导入此功能 节点模块 运行npm install interp1 将一个导入添加到npm包中, import interp1 from 'interp1'; 然后,您可以在代码中使用该函数。 CDN 将以下脚本标记[removed][removed]放在...
  • 它们在内部都返回相同的样条,尽管内部实现方式不同(与几乎所有Fortran代码的splrep相比,interp1d是更新的并且具有更大的Python代码百分比)。"二次方"的含义与2度相同,"三次方"的含义与3度相同。一些区别: ...
  • matlab interp1d 中的spline方法对应python from scipy.interpolate import CubicSpline,CubicHermiteSpline,interp1d cc=interp1d(x,y,kind='cubic',fill_value='extrapolate') cc(x1)

空空如也

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