データを線形補間する(python)



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append , extend

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def , return

dict , defaultdict

enumerate

exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

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prod

random

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savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

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公開日:2020/12/6          

In English


■説明
データを細分化するために、データを線形補間します。

■具体例

import numpy as np

a      = np.array([1.2, 2.7, 0.3]) # 線形補間するデータ
b      = []                                  # 線形補間後のデータを保管する場所
divnum = 4                               # 分割数

for n in np.arange(a.shape[0]-1):
    for i in np.arange(divnum):
        c= round(a[n] + (a[n+1]-a[n])/divnum * i,2)  # 線形補間処理
        b.append(c)              # データを保管
b.append(a[a.shape[0]-1]) # 最後のデータを保管

np.savetxt('test.txt', b,fmt="%.2f") # テキストに保存


結果は以下のとおり。

1.20
1.58
1.95
2.33
2.70
2.10
1.50
0.90
0.30

<関数を使った線形補間方法>
線形補間はlinspace関数を用いてもできますが、linspaceは二値の線形補間となります。 また、interpolate関数でも線形補間可能で、こちらは2次元データの線形補間も可能です。









サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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コメントアウト (# , ''')

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std

transpose

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