使用Python进行插值非常方便,可以直接使用scipy中的interpolate
import numpy as np x1 = np.linspace(1, 4096, 1024) x_new = np.linspace(1, 4096, 4096) from scipy import interpolate tck = interpolate.splrep(x1, data) y_bspline = interpolate.splev(x_new, tck)
其中y_bspline就是从1024插值得到的4096的数据
但是,scipy中好像并没有进行下采样的函数,嗯..难道是因为太过简单了么,不过好像用一个循环就可以完成,但如果把向量看成一个时间序列,使用pandas中的date_range模块也可以十分方便的以不同频率进行采样,并且,很多对文件的操作都是使用pandas操作的。
import pandas as pd index = pd.date_range('1/1/2000', periods=4096, freq='T') #这个起始时间任意指定,freq为其频率 data = pd.read_table(filename, names=['feat']) data.index = index data_obj = data.resample('4T', label='right') #第一个为抽样频率,label表示左右开闭区间 data_new = data_new.asfreq()[0:]
因为data.resample返回的是一个 pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler对象
所以想要获取其中的值可以通过 data_new.asfreq()[0:]获取
更多方法详见 pandas.DataFrame.resample
以上这篇Python对数据进行插值和下采样的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
Python,插值,下采样
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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