拉格朗⽇插值python代码_Python实现的拉格朗⽇插值法⽰例本⽂实例讲述了Python实现的拉格朗⽇插值法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：
拉格朗⽇插值简单介绍
拉格朗⽇插值法是以法国⼗⼋世纪数学家约瑟夫·拉格朗⽇命名的⼀种多项式插值⽅法。
许多实际问题中都⽤函数来表⽰某种内在联系或规律，⽽不少函数都只能通过实验和观测来了解。在若⼲个不同的地⽅得到相应的观测值，拉格朗⽇插值法可以到⼀个简单函数，其恰好在各个现测的点取到观测到的值，这个函数可以是代数多项式，三⾓多项式等。
完整Python⽰例：
# -*- coding:utf-8 -*-
#拉格朗⽇插值代码
import pandas as pd #导⼊数据分析库Pandas
from scipy.interpolate import lagrange #导⼊拉格朗⽇插值函数
inputfile = 'catering_sale.xls' #销量数据路径
data = pd.read_excel(inputfile) #读⼊数据
data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值
#⾃定义列向量插值函数
#s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5
def ployinterp_column(s, n, k=5):
y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数
y = ull()] #剔除空值
return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果
#逐个元素判断是否需要插值
for i lumns:
for j in range(len(data)):
if data[i].isnull()[j]: #如果为空即插值。
data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j)
print(data)
运⾏结果：
⽇期 销量
0 2015-03-01 -291.400000
1 2015-02-28 2618.200000
2 2015-02-27 2608.400000
3 2015-02-26 2651.900000
8 2015-02-21 4275.254762
9 2015-02-20 4060.300000
10 2015-02-19 3614.700000
11 2015-02-18 3295.500000
12 2015-02-16 2332.100000
13 2015-02-15 2699.300000
14 2015-02-14 4156.860423
15 2015-02-13 3036.800000
16 2015-02-12 865.000000
17 2015-02-11 3014.300000
18 2015-02-10 2742.800000python入门教程 下载
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21 2015-02-07 3023.800000
22 2015-02-06 2998.100000
23 2015-02-05 2805.900000
24 2015-02-04 2383.400000
25 2015-02-03 2620.200000
26 2015-02-02 2600.000000
27 2015-02-01 2358.600000
28 2015-01-31 2682.200000
29 2015-01-30 2766.800000 .. ... ...
171 2014-08-31 3494.700000 172 2014-08-30 3691.900000 173 2014-08-29 2929.500000 174 20
14-08-28 2760.600000 175 2014-08-27 2593.700000 176 2014-08-26 2884.400000 177 2014-08-25 2591.300000
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186 2014-08-16 3381.900000
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188 2014-08-14 2577.700000
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190 2014-08-12 2518.600000
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193 2014-08-09 3346.700000
194 2014-08-08 2900.600000
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196 2014-08-06 2915.800000
大学计算机嵌入式培养的优缺点197 2014-08-05 2618.100000
198 2014-08-04 2993.000000
199 2014-08-03 3436.400000
200 2014-08-02 2261.700000
[201 rows x 2 columns]
附：catering_sale.xls点击此处本站下载。
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希望本⽂所述对⼤家Python程序设计有所帮助。
时间： 2019-01-05
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