python图像下采样_Python对数据进⾏插值和下采样的⽅法Python对数据进⾏插值和下采样的⽅法
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 = sample('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sample返回的是⼀个 sample.DatetimeIndexResampler对象
所以想要获取其中的值可以通过 data_new.asfreq()[0:]获取linspace numpy
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我们。
时间： 2018-07-02
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本⽂实例为⼤家分享了Python实现分段线性插值的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 函数: 算法 这个算法不算难.甚⾄可以说是⾮常简陋.但是在代码实现上却⽐之前的稍微⿇烦点.主要体现在分段上. 图像效果 代码 import numpy as np from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return 1 / (1 + x ** 2) def cal(begin, end): by = f(begin) ey =
具体代码如下所⽰: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d
x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20) y=np.sin(x) f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值 f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值 x_pred=np.linspace(0,10*np.
本⽂实例讲述了python计算对⾓线有理函数插值的⽅法.分享给⼤家供⼤家参考.具体实现⽅法如下: ''' p = rational(xData,yData,x) Evaluates the diagonal rational function interpolant p(x) that passes through he data points ''' from numpy import zeros def rational(xData,yData,x): m = len(xData) r =
本⽂实例为⼤家分享了python使⽤插值法画出平滑曲线的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 实现所需的库 numpy.scipy.matplotlib 实现所需的⽅法 插值 nearest：最邻近插值法 zero：阶梯插值 slinear：线性插值 quadratic.cubic:2.3阶B样条曲线插值 拟合和插值的区别 简单来说，插值就是根据原有数据进⾏填充，最后⽣成的曲线⼀定过原有点. 拟合是通过原有数据，调整曲线系数，使得曲线与已知点集的差别(最⼩⼆乘)最⼩，最后⽣成的曲线不⼀定经过原有点
本⽂实例为⼤家分享了python样条插值的具体实现代码，供⼤家参考，具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as Params['font.sans-serif']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签
本⽂实例为⼤家分享了python实现三次样条插值的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 函数: 算法分析 三次样条插值.就是在分段插值的⼀种情况. 要求: 在每个分段区间上是三次多项式(这就是三次样条中的三次的来源) 在整个区间(开区间)上⼆阶导数连续(当然啦，这⾥主要是强调在节点上的连续) 加上边界条件.边界条件只需要给出两个⽅程.构建⼀个⽅程组，就可以解出所有的参数. 这⾥话，根据第⼀类样条作为边界. (就是知道两端节点的导数数值，然后来做三次样条插值) 但是这⾥也分为两种情况，分别是这个数值是
(1).函数 y = sin(x) (2).数据准备 #数据准备 X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X，从-pi到pi每次间隔1 Y= np.sin(X)#定义样本点Y，形成sin函数 new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定义差值点 (3).样条插值 #进⾏样条差值 import scipy.interpolate as spi #进⾏⼀阶样条插值 ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #样本点导⼊,⽣成参数 iy1
⼀维插值 插值不同于拟合.插值函数经过样本点，拟合函数⼀般基于最⼩⼆乘法尽量靠近所有样本点穿过.常见插值⽅法有拉格朗⽇插值法.分段插值法.样条插值法. 拉格朗⽇插值多项式：当节点数n较⼤时，拉格朗⽇插值多项式的次数较⾼，可能出现不⼀致的收敛情况,⽽且计算复杂.随着样点增加,⾼次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象. 分段插值：虽然收敛，但光滑性较差. 样条插值：样条插值是使⽤⼀种名为样条的特殊分段多项式进⾏插值的形式.由于样条插值可以使⽤低阶多项式样条实现较⼩的插值误差，这样就避免了使⽤⾼阶多项
插值对于⼀些时间序列的问题可能⽐较有⽤. Show the code directly: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20) y=np.sin(x) f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值f2=interp1d(x,y,kind='cubic')
实现效果 通过源图⽚，在当前⼯作⽬录的/img⽬录下⽣成1000张，分别从1*1到1000*1000像素的图
⽚. 效果如下: ⽬录结构 实现⽰例 # -*- coding: utf-8 -*- import threading from PIL import Image image_size = range(1, 1001) def start(): for size in image_size: t = threading.Thread(target=create_image, args=(s
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