Питон | Как интерполировать два измерения так, чтобы значения х были одинаковыми - PullRequest
Новая
       22

Питон | Как интерполировать два измерения так, чтобы значения х были одинаковыми

0 голосов
/ 15 апреля 2019

У меня есть два измерения, состоящие из пар значений x и y.Я хочу посчитать разницу между этими двумя сериями.Проблема в том, что я не могу просто рассчитать разницу между этими двумя измерениями, потому что они по-разному выбираются в значениях х.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([1, 4, 9, 16, 25])
x2 = np.array([1.5, 2.5, 3.3, 4.2, 5.1])
y2 = np.array([1.3, 2.5, 3.3, 4.2, 5.1])
df = np.array([x1, y1, x2, y2])
df = pd.DataFrame(df.T, columns=['x1', 'y1', 'x2', 'y2'])
df.head()

plt.plot(df.x1.values, df.y1.values, df.x2.values, df.y2.values)

Я хотел бы назначить новую переменную x = np.linspace (0, 5, 100, endpoint = True), а затем определить новые y1_new и y2_new, интерполируя значения y1 и y2 по значениямиз x.

Я посмотрел pandas.resample (), но, похоже, он работает с метками времени.Может быть, 'scipy.interpolate' может помочь, но я не уверен насчет возможностей.В принципе, я знаю, как программировать это вручную на python, но я уверен, что решение моей проблемы уже есть.

1 Ответ

1 голос
/ 15 апреля 2019

Пример использования scipy.interpolate может быть следующим: 

import scipy.interpolate as interp
import numpy as np
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([1, 4, 9, 16, 25])
new_x1 = np.linspace(0, 5, 100, endpoint=True)
interpolated_1 = interp.interp1d(x1, y1, fill_value="extrapolate")
new_y1 = interpolated_1(new_x1)
new_y1

Все остальные методы следуют той же сигнатуре, более или менее, как вы можете видеть в документах .Какой из них использовать, зависит от базовых данных, которые у вас есть, например, первое выглядит как квадратичное, а второе - идентичность.

...