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插值对于一些时间序列的问题可能比较有用。
Show the code directly:
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20) y=np.sin(x) f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值 f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值 x_pred=np.linspace(0,10*np.pi,num=1000) y1=f1(x_pred) y2=f2(x_pred) plt.plot(x_pred,y1,'r',label='linear') plt.plot(x_pred,y2,'b--',label='cubic') plt.legend() plt.show()
官网上有更详细的参数使用：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.interpolate.interp1d.html
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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