用 SciPy 插值不均匀数据

Question

我一直在查看 documentation for scipy.interpolate 上的示例，但我不知道如何获取间隔不均匀的数据并对其进行插值，因为所有教程都使用间隔均匀的 linspaces。

例如，我有一些这样的数据传播：

[--1--4-----5-3-22---55-]

其中每个- 代表一个缺失值。

我将如何使用scipy.interpolate 来拟合插值函数？

Answer 1

interpolate.interp1d 可以很好地处理不均匀间隔的数据。例如，

import re
import numpy as np
import scipy.interpolate as interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

text = '--1--4-----5-3-22---55-'
parts = [c for c in re.split(r'(-|\d+)', text) if c]
data = np.array([(x, int(y)) for x, y in enumerate(parts) if y != '-'])
x, y = data.T
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')

newx = np.linspace(x.min(), x.max())
newy = f(newx)
plt.plot(newx, newy)
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.show()

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