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插值對于一些時間序列的問題可能比較有用。
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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')#線性插值 f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次樣條插值 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()
官網(wǎng)上有更詳細的參數(shù)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內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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