numpy数组数据具有….数据.块状数组z具有距离. data和z具有相同的形状,z的每个点是测量数据的相应点的距离.使事情复杂化的是,用户将提供3、4或5维的data / z数组. 我想将数据插值到一维numpy数组dists中的一组距离.由于数据结构的原因,内插轴始终是从末端开始的两个轴,即,如果数组
我想按照这里的建议重新采样一个numpy数组Resampling a numpy array representing an image,但是这种重新采样将以一个因素进行,即 x = np.arange(9).reshape(3,3) print scipy.ndimage.zoom(x, 2, order=1) 将创建(6,6)的形状,但是如何在(4,6),(6,8)或(6,10)形状内重新采样数组
我有一个尺寸为48×80的数组,现在我想将该数组扩展为一个新的尺寸为117×192的数组. 我已经读过大约scipy.interpolate,但没有提到扩展. 如何扩展数组并将值放入新数组中？ 例如：给定数组A [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] 现在我想将数组A扩展为数组B大小5×7 1
下午好, 我正在尝试在Unity中实现一个GameObject,该游戏对象会在给定8个约束随机值的情况下沿着立方CatMull-Rom样条线移动.我实现了ComputePointOnCatmullRomCurve函数,该函数返回三次Catmull-Rom曲线上的一个点(给定标量’u’从0到1和segment_number,该值指示要用于插值的4点).
给定一组描述2D平面中某些轨迹的点,我想通过局部高阶插值来平滑表示该轨迹. 例如,假设我们在下图中定义了一个11点的2D圆.我想按顺序在每对连续的点之间添加点,或产生平滑的轨迹.在每个线段上添加点很容易,但是会产生“局部线性插值”中典型的斜率不连续性.当然,这不是经典意义上的
如果没有为此提供一些标准库功能的我会感到震惊,尤其是在numpy或scipy中,但是没有大量的Google搜索提供了不错的答案. 我正在从Poloniex交易所-加密货币获取数据.可以将其视为将股票价格-买卖订单-推送到计算机上.所以我拥有的是任何给定市场的价格时间序列.一个市场可能一天更新10
我一直在尝试使绘图更平滑,就像完成here一样,但是我的Xs是与linspace不兼容的日期时间对象. 我将X转换为matplotlib日期： Xnew = matplotlib.dates.date2num(X) X_smooth = np.linspace(Xnew.min(), Xnew.max(), 10) Y_smooth = spline(Xnew, Y, X_smooth) 但是然后我得到了一个空
数据是空间中的路径.我有3D位置数据(x,y,z)和记录位置点的时间. x,y和z坐标是穿过3D空间的物体的点位置.时间值是记录每个点的时间(从0开始). x y z time(s) 0.1 2.2 3.3 0 2.4 2.4 4.2 0.3 4.5 2.5 1.8 0.6 我最终会错过一些录制事件. (这是已知的并被接
我在循环内使用Scipy的griddata时遇到问题.基本上发生的是,循环运行时内存无限增长. 要重现该问题,只需将示例放在 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html 循环内： for i in range(100000): grid_z1 = griddata(points, value
我有一个数组,我想插入第一轴.目前我正在这样做： import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d array = np.random.randint(0, 9, size=(100, 100, 100)) new_array = np.zeros((1000, 100, 100)) x = np.arange(0, 100, 1) x_new = np.arange(0, 100, 0.1) for i
我有一个如下的数据集.我们只有一个月的最后一天的数据,我试图插入剩余的数据,这是正确的做法吗？ Date Australia China 2011-01-01 NaN NaN 2011-01-02 NaN NaN - - - - - - 2011-01-31 4.75 5.81 2011-02-01 NaN NaN 2011-02-02 NaN
我有一个ndarray(Z),在矩形网格(X,Y)上有大约500000个元素. 现在我想在x,y中的大约100个位置插值,这些位置不一定在网格上. 我在Matlab中有一些代码： data = interp2(X,Y,Z, x,y); 但是,当我尝试使用与scipy.interpolate相同的方法时,我会根据方法获得各种错误.例如,如果指定kind
在Python中,我正在尝试构建一个在多维(5)参数空间中插入向量值数据的例程.即我有一个函数,它接受许多输入变量并返回许多输出变量.目前,对向量的每个元素都有一个调用.数据在一个圆柱文件中,所以我用它检索它 import numpy [x_data,y_data,f1_data,f2_data] = numpy.loadtxt('data
我正在尝试将一些MatLab代码移植到Scipy,我尝试了scipy.interpolate,interp1d和UnivariateSpline两个不同的函数.interp1d结果与interp1d MatLab函数匹配,但是单变量样条数字出来的不同 – 在某些情况非常不同. f = interp1d(row1,row2,kind='cubic',bounds_error=False,fill_valu
我正在尝试使用具有以下格式的文件的matplotlib来绘制等高线图： x1 y1 z1 x2 y2 z2 等等 我可以用numpy.loadtxt加载它来获取向量.到目前为止,没有麻烦. 我读这个是为了学习如何绘图,并且可以通过复制粘贴来重现它,所以我确定我的安装没有错： http://matplotlib.org/examples/pylab_e
我需要逐渐插入或改变一系列颜色,因此它从colorA到colorB再到colorC到colorD,然后再返回到colorA,这需要基于经过的时间(以毫秒为单位),任何帮助都将非常受欢迎(算法,伪代码会很棒). 请注意,我正在使用RGB,它可能是0-255或0.0-1.0范围. 这就是我到目前为止,我需要改变每个“timePer
如何将大熊猫中的时间序列重新采样到每周开始的周数？我看到有一个可选的关键字库,但它仅适用于短于一天的间隔.解决方法:你可以通过anchored offsets到resample,其他选项涵盖了这种情况. 例如,星期一的每周频率： ts.resample('W-MON')
说我给出的数据如下： x = [1, 2.5, 3.4, 5.8, 6] y = [2, 4, 5.8, 4.3, 4] 我想设计一个函数,它将使用Python在1和2.5之间,2.5到3.4之间线性插值,依此类推. 我已经尝试过查看this Python tutorial,但我仍然无法理解它.解决方法:正如我理解你的问题,你想写一些函数y = interpolate(
我已经使用Image模块在python中读取了一个图像,并将其转换为numpy数组,如下所示…… im=Image.open(infile) imdata = scipy.misc.fromimage(im) 处理后,我得到的不是整数坐标而是实际值.重要的是要注意它是一个rgb图像.我想将颜色值作为双线性插值.图像中有一种
让我们假设我有一个带有ar.shape =(n1,…,nN)的N维数组ar.是否有一个python模块允许在理论索引中评估ar？ 举个例子,假设：ar.shape =(3,4,5).然后我正在寻找一个函数f来做到这一点：结果= f(ar,[2.3,1.5,3.4])解决方法:来自scipy docs：scipy.interpolate.griddata：Interpolate unstructure
我遇到了一个常见的scipy.interpolate错误： >>> sx = interpolate.UnivariateSpline(T,X) File "...scipy/interpolate/fitpack2.py", line 143, in __init__ xb=bbox[0],xe=bbox[1],s=s) dfitpack.error: (m>k) failed for hidden m: fpcurf0:m=3 是否有一些Py
我的数据看起来如下,但我也可以控制它的格式.基本上,我想使用带有Numpy或Pandas的Python来插入数据集,以实现逐秒插值数据,从而使分辨率更高. 因此,我希望在保持原始值的同时,在我当前拥有的每个实际值之间进行线性插值并生成新值. 我如何用Pandas或Numpy来实现这一目标？ 举个例子,
我想创建一个自定义插值来应用平移动画,其中动画应该通过以下函数： public static float easeIn(float t,float b , float c, float d) { return c*(t/=d)*t + b; } 其中： t: current time b: start value c: change in value d: duration 我找到了一
我需要帮助我在地图上有以下2点在谷歌地图上有一个lat1 / long1和B点lat2 / long2我有距离,到达时间,轴承距离和速度. 使用这些数据,如何在10分钟,20,30和40分钟的时间内获得估计纬度经度(谷歌地图格式)到下一个点？具有起点和终点. A点 LAT1 = 37.78472lon1 = -122.39913 B点LAT2 =
我试图实例化Scipy Interpolate RectBivariateSpline,如下所示： import numpy as np from scipy.interpolate import RectBivariateSpline x = np.array([1,2,3,4]) y = np.array([1,2,3]) vals = np.array([ [4,1,4], [4,2,3], [3,7,4], [2,4,5] ]) print(x.sha
