如何在R&A中进行稀疏点间数据插值绘制等值线图
我想根据第一张图中以下色点的浓度数据在XY平面上创建等值线图。我没有每个高度的角点，因此需要将浓度外推到xy平面的边缘(xlim=c(0,335)，ylim=c(0,426))。 此处提供了这些点的绘图html文件：https://leeds365-my.sharepoint.com/:u:/r/personal/cenmk_leeds_ac_uk/Documents/Documents/H
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在 Pandas DataFrame 中外推值
在 Pandas DataFrame 中插入 NaN 单元非常容易: 在[98]中:df出[98]:负 neu pos 平均250 0.508475 0.527027 0.641292 0.558931500 NaN NaN NaN NaN1000 0.650000 0.571429 0.653983 0.6251372000 NaN NaN NaN NaN3000 0.619718 0.663
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在 R 中外推时间序列数据
我有过去 20 年的时间序列数据.该变量每年都被测量，所以我有 20 个值.我有一个制表符分隔的文件，第一列代表年份，第二列代表值.这是它的样子: 1991 4381992 4081993 3811994 3611995 3381996 3151997 2891998 2611999 2292000 2062001 1902002 1732003 1512004 1412005 1262006
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外推时间序列
我下载了过去 4 年 Google 的年收入: 库(quantmod)getFinancials(GOOG)df 以下是数据的显示方式: 2015-12-31 163482014-12-31 141362013-12-31 127332012-12-31 10737 我想将这些数据“推断"为未来 10 年的平均线性增长，以这种方式: . 在 Excel 中，我只需要粘贴上述数据
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用于 2D 外推样条函数的 Python Scipy?
我想为二维矩阵编写一个外推样条函数.我现在拥有的是一维数组的外推样条函数，如下所示.scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline() 被使用. 将 numpy 导入为 np将 scipy 导入为 spdef extrapolated_spline_1D(x0,y0):x0 = np.array(x0)y0 = np.array(y0)断言 x0.s
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处理，椭圆不跟随 alpha 值?
class Particle{PVvector 速度、位置；//每个粒子的PVector变量.Particle(){//构造函数 - 每个粒子的随机位置和速度.速度 = 新 PVector(random(-0.5,0.5), random(-0.5,0.5));location = new PVector(random(0,width),random(0,width));}void update
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获得几条曲线的平均曲线，其中 x 值不相同
我有几个包含许多 x 和 y 值的数据集.值少得多的示例如下所示: data_set1: x1 y1--------- ---------0 1000.0100523 65.10770.0201047 64.05190.030157 63.03410.0402094 62.13090.0502617 61.36490.060314 60.86140.0703664 60.35550.080
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通过R中的Lowess进行预测(或协调Loess& Lowess)
我正在尝试对一些薪水数据进行内插/局部外插以填充数据集. 这是数据集和可用数据的图: experience salary 1: 1 21878.67 2: 2 23401.33 3: 3 23705.00 4: 4 24260.00 5: 5 25758.60 6:
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内插(或外推)熊猫数据框中的小缝隙
我有一个熊猫DataFrame，其时间作为索引(1分钟频率)，并包含几列数据.有时数据包含NaN.如果是这样，我只想在差距不超过5分钟时进行插值.在这种情况下，这将是最多5个连续的NaN.数据可能看起来像这样(几个测试用例，它们显示了问题): import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime start
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外推熊猫数据框
使用Series.interpolate可以很容易地在Pandas.DataFrame中插入值，如何进行推断? 例如，给定一个所示的DataFrame，我们如何将其推断14个月至2014-12-31?线性外推很好. X1 = range(10) X2 = map(lambda x: x**2, X1) df = pd.DataFrame({'x1': X1, 'x2': X2}, i
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推断Pandas DataFrame中的值
在Pandas DataFrame中内插NaN单元非常容易: In [98]: df Out[98]: neg neu pos avg 250 0.508475 0.527027 0.641292 0.558931 500 NaN NaN NaN NaN 1000
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用LinearNDInterpolator推断
我有一个3D数据集，我想对其进行线性插值和插值.使用 scipy.interpolate.LinearNDInterpolator .该模块只能为参数范围之外的值填写常数/nan，但是我不明白为什么它不提供打开外推的选项. 看代码，我看到该模块是用cython编写的.没有cython经验，很难尝试使用代码来实现外推.我可以用纯python代码编写它，但是这里的其他人也许有更好的主意?我的特殊
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使用线性近似法估算NA观测值的边界
我想使用以下两个非NA观测值的线性近似值，在阵列的开头为NA观测值插值，以推断缺失值.然后使用前面的两个非NA观测值对阵列末尾的NA观测值执行相同的操作. 我的df的可复制示例: M=matrix(sample(1:9,10*10,T),10);M[sample(1:length(M),0.5*length(M),F)]=NA;dimnames(M)=list(paste(rep("C
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Matlab Interp2外推
我正在使用interp2进行2D插值.对于某些数据值， interp2命令返回NaN，因为其中一个尺寸在外部 由已知值向量定义的范围. 可以用interp1命令推断.但是，是 有没有办法对interp2执行此操作? 谢谢 这是我使用interp2命令的代码: function [Cla] = AirfoilLiftCurveSlope(obj,AFdata,Rc,M) %
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如何在Matlab中外推更高的值?
我有以下数据: T=[0,100,300] 和 a=[2.8796,2.8785,2.886] ，我想推断并知道在Matlab中的T=600会得到什么a. 我该怎么办? 解决方案 如果线性，下面的代码可以解决此问题 clear all close all T=[0,100,300]; a=[2.8796,2.8785,2.886]; reg = polyfit(
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GPS数据估计
在附图中可以看到，我在中间有一个GPS。显然，GPS给了我Lon。和板的中心的纬度没有问题。 我的问题是我如何估计Lon是什么。并且在每个端点（A，B，C，D）处的Lat作为端点与GPS之间的距离是已知的？我相信应该有一个公式来达到这个目的。 我很欣赏任何想法和建议。 GPS和四点： ！[] [1] [1]： https://i.stack.imgur.com/cwWVU
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使用interp不推导准确的图像来推断数据
我有一个图形，其中的外插不符合初始插值。我希望热图填充整个图像。 首先，插值代码： library（akima） library（reshape2） xmin xmax ymin ymax gridint xo = seq（xmin，xmax，length = gridint），yo = seq（ （df） df df $ MD1 df $ MD2 conto
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如何将桶值推算到数据透视表中？
我需要将项目级别的库存推算为0到52周之间的4周桶。我有大约4500个独特的行如下： 项目单位每周 代码说明案例费用Mvmnt WOH Bucket 595384 PREMIUM FRYING OIL 500 $ 17.92 50 10 8-12 wks 546760 DARK BROWN SUGAR 650 $ 11.81 10 65> 1年 598456 STEAM CORN
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