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Numpy一维线性插值函数的用法一维线性插值函数的用法
主要介绍了Numpy一维线性插值函数的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来
看看吧
直接列出函数:直接列出函数:
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 - 表示当x值在xp中最小值左边时,x对应y的值为left
right - 表示当x值在xp中最大值右边时,x对应y的值为right
(left和right表示x在xp的域外时,y的取值)
example::
1.
import numpy as np
xp = [1, 2, 3]
fp = [3, 2, 0]
print(np.interp(2.5, xp, fp))
output:1.0
2.
import numpy as np
xp = [1, 2, 3]
fp = [3, 2, 0]
x = [0, 1, 1.5, 2.72, 3.14]
print(np.interp(x, xp, fp))
output:[3. 3. 2.5 0.56 0. ]
3.
import numpy as np
xp = [1, 2, 3]
fp = [3, 2, 0]
x = [0, 1, 1.5, 2.72, 3.14]
print(np.interp(x, xp, fp, -99, 99))
output:[-99. 3. 2.5 0.56 99. ]
补充知识:补充知识:numpy 的一维插值函数的一维插值函数interp
numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)
返回离散数据的一维分段线性插值结果,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。
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.
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].
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weixin_38506182
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