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這篇文章給大家介紹使用Python怎么對數據進行插值和下采樣，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
使用Python進行插值非常方便，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就是從1024插值得到的4096的數據
但是，scipy中好像并沒有進行下采樣的函數，嗯..難道是因為太過簡單了么，不過好像用一個循環就可以完成，但如果把向量看成一個時間序列，使用pandas中的date_range模塊也可以十分方便的以不同頻率進行采樣，并且，很多對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') #這個起始時間任意指定，freq為其頻率
data = pd.read_table(filename, names=['feat'])
data.index = index
data_obj = data.resample('4T', label='right') #第一個為抽樣頻率，label表示左右開閉區間
data_new = data_new.asfreq()[0:]因為data.resample返回的是一個 pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler對象
所以想要獲取其中的值可以通過 data_new.asfreq()[0:]獲取
Python主要應用于：1、Web開發；2、數據科學研究；3、網絡爬蟲；4、嵌入式應用開發；5、游戲開發；6、桌面應用開發。
關于使用Python怎么對數據進行插值和下采樣就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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