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  • 【Numpy基础】np.interp()用法
    2021-10-20 16:33:47

      np.interp()主要使用场景为一维线性插值,个人理解的主要作用就是拟合曲线,根据现有的曲线取点来进行拟合。

    参考文献

    [1]numpy.interp()用法

    更多相关内容
  • 目录一、a.cumsum()二、np.interp()三、np.maximum.accumulate四、np.trapz 一、a.cumsum() a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None) 参数 a :数组 axis: 轴索引,整型,若a为n维数组,则axis的取值范围为[0,n-1] ...

    一、a.cumsum()

    a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)

    参数
    a :数组
    axis: 轴索引,整型,若a为n维数组,则axis的取值范围为[0,n-1]
    dtype: 返回结果的数据类型,若不指定,则默认与a一致n
    out: 数据类型为数组。用来放置结果的替代输出数组,它必须具有与输出结果具有相同的形状和缓冲长度

    返回
    沿着指定轴的元素累加和所组成的数组,其形状应与输入数组a一致

    1、对于一维数组而言

    import numpy as np
     
    arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
    result=arr.cumsum()    #此时axis只能取0,因此,axis=0可不写
    
    #result: array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21, 28, 36, 45], dtype=int32)
    

    2、对于二维数组而言

    import numpy as np
     
    arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
     
    #沿着axis=0轴计算
     
    result1=arr.cumsum(0)   #array([[ 1,  2,  3],[ 5,  7,  9],[12, 15, 18]], dtype=int32)
     
    #沿着axis=1轴计算
     
    result2=arr.cumsum(1)   #array([[ 1,  3,  6],[ 4,  9, 15],[ 7, 15, 24]], dtype=int32)
     
    #arr.cumsum()并不是arr.cumsum(0)和arr.cumsum(1)的并集,而是将arr重塑为一维数组后的,再计算cumsum()的结果
     
    arr.cumsum()#array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21, 28, 36, 45], dtype=int32)
    

    二、np.interp()

    np.interp()是一个一维线性插值函数。

    np.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

    参数
    x: 数组 待插入数据的横坐标
    xp: 一维浮点数序列 原始数据点的横坐标,如果period参数没有指定那么就必须是递增的 否则,在使用xp = xp % period正则化之后,xp在内部进行排序
    fp: 维浮点数或复数序列 原始数据点的纵坐标,和xp序列等长.
    left: 可选参数,类型为浮点数或复数(对应于fp值) 当x < xp[0]时的插值返回值,默认为fp[0].
    right: 可选参数,类型为浮点数或复数(对应于fp值),当x > xp[-1]时的插值返回值,默认为fp[-1].
    period: None或者浮点数,可选参数 横坐标的周期 此参数使得可以正确插入angular x-coordinates. 如果该参数被设定,那么忽略left参数和right参数

    返回
    浮点数或复数(对应于fp值)或ndarray. 插入数据的纵坐标,和x形状相同

    注意
    在没有设置period参数时,默认要求xp参数是递增序列

    实例1、插入一个值

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = 2.5
    xp = [1, 2, 3]
    fp = [3, 2, 0]
    y = np.interp(x, xp, fp)  # 1.0
    plt.plot(xp, fp, '-o')
    plt.plot(x, y, 'x')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    实例二、插入一个序列

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = [0, 1, 1.5, 2.72, 3.14]
    xp = [1, 2, 3]
    fp = [3, 2, 0]
    y = np.interp(x, xp, fp)  # array([ 3. ,  3. ,  2.5 ,  0.56,  0. ])
    plt.plot(xp, fp, '-o')
    plt.plot(x, y, 'x')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    三、np.maximum.accumulate

    计算数组(或数组的特定轴)的累积最大值

    例子

    import numpy as np
    
    d = np.array([2, 0, 3, -4, -2, 7, 9])
    c = np.maximum.accumulate(d)
    print(c)   # array([2, 2, 3, 3, 3, 7, 9])
    

    四、np.trapz

    numpy.trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1)

    计算y, x两者围成的面积(梯形)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 该方法是用于取值,建立XY轴的线性关系 具体参考 numpy.interp()用法_MrLittleDog的博客-CSDN博客_np.interp

    该方法是用于取值,建立XY轴的线性关系

    具体参考

    numpy.interp()用法_MrLittleDog的博客-CSDN博客_np.interp

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  • 线性插值 np.interp()

    千次阅读 2020-05-26 05:40:35
    线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式,其在插值节点上的插值...y = np.interp(x, xp, fp) x: 数组 待插入数据的横坐标. xp: 一维浮点数序列 原始数据点的横坐标,如果period参数没有指定那么就必须是递增的。否

    线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式,其在插值节点上的插值误差为零。线性插值相比其他插值方式,如抛物线插值,具有简单、方便的特点。线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。

    线性插值法是认为现象的变化发展是线性的、均匀的,所以可利用两点式的直线方程式进行线性插值。估算的是两点之间的点的对应值。

    y = np.interp(x, xp, fp)
    x: 数组 待插入数据的横坐标.

    xp: 一维浮点数序列
    原始数据点的横坐标,如果period参数没有指定那么就必须是递增的。否则,在使用xp = xp % period正则化之后,xp在内部进行排序.

    fp: 一维浮点数或复数序列,原始数据点的纵坐标,和xp序列等长.
    在这里插入图片描述
    即由(x0,y0)和(x1,y1)得到(x,y)。

    在这里插入图片描述

    双线性插值==也就是执行两次线性插值

    双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值[1]
    先通过Q12和Q22得到R2,Q21和Q11得到R1,然后由R1和R2得到P。
    在这里插入图片描述
    假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值,假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。最常见的情况,f就是一个像素点的像素值。首先在 x 方向进行线性插值,得到

    只要填入Q11的x以及Q12的x,就可以得到对应的纵坐标f。
    在这里插入图片描述
    只要填入P的纵坐标,就剋以得到P的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • python——numpy——np.interp()
  • 本文整理汇总了Python中numpy.interp方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python numpy.interp方法的具体用法?Python numpy.interp怎么用?Python numpy.interp使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法...
  • numpy.interp()用法

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  • 浅谈numpy.interp用法

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  • scipy.interpolate.interp1d (x, y, kind=‘linear’, axis=-1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False)` api中对于参数 y 有这么一句话: A N-D array of real values. The ...
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    2018-12-14 15:46:52
    Numpy一维线性插值函数 ...numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None) x - 表示将要计算的插值点x坐标 xp - 表示已有的xp数组 fp - 表示对应于已有的xp数组的值 left -...
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