scipy库：
原码： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp1d.html
- kind可选”linear”、”nearest”、”nearest-up”、”zero”、”slinear”、”quadratic”、”cubic”、”previous”或”next”之一。
- “zero”、”slinear”、”quadratic”、”cubic”是指零阶、一阶、二阶或三阶样条插值；
- “previous”或”next”简单地返回该点的上一个或下一个值；
- 在插入半整数（例如 0.5、1.5）时，”nearest-up”和”nearest”不同，”nearest-up”向上舍入，”nearest”向下舍入。
- kind默认为”线性”
fig = plt.figure(figsize=(15,5))
for i in range(2):
x = data[i]
t = np.arange(0,len(x))
tn = np.linspace(0, len(x), 352)
f = interpolate.interp1d(t, x, kind='quadratic',bounds_error=False)
xnew = f(tn)
ax = fig.add_subplot(2, 1, i+1)
ax.plot(tn, xnew,'r',label='重采样')
ax.plot(t, x, 'b--',label='原数据')
ax.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
重采样的最后两个值是nan，需要截掉
numpy库：
可以选定需要插值的位置
- 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）
fig = plt.figure(figsize=(15,5))
for i in range(2):
x = data[i]
t = np.arange(0,len(x))
tn = np.linspace(0, len(x), 352)
xnew = np.interp(tn, t, x )
ax = fig.add_subplot(2, 1, i+1)
ax.plot(tn, xnew,'r',label='重采样')
ax.plot(t, x, 'b--',label='原数据')
ax.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/qq_40456702/article/details/128333912
Author: 踩坑记录
Title: python 插值处理一维数据 interpolate
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