resample python

在 Python 中，可以使用 SciPy 库中的 signal 模块来进行重采样操作。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和函数。

from scipy import signal
import numpy as np

2. 定义原始信号。

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10, endpoint=False)
y = np.sin(x)

其中，x 表示时间序列，y 表示信号序列。

3. 定义目标采样率。

target_fs = 100

4. 计算采样因子。

fs = 10
resample_factor = target_fs / fs

其中，fs 表示原始采样率。

5. 对信号进行重采样。

y_resampled = signal.resample(y, int(len(y)*resample_factor))

其中，signal.resample 函数的第一个参数为原始信号，第二个参数为目标采样点数。

6. 根据目标采样率和重采样因子，重新计算时间序列。

x_resampled = np.linspace(0, 2*np.pi, len(y_resampled), endpoint=False)

最终结果为重采样后的时间序列 x_resampled 和信号序列 y_resampled。

相关问题

python resample

Python中的resample函数是用于对时间序列数据进行重采样的函数。它可以将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。例如，将每天的数据转换为每周的数据或每月的数据。resample函数可以对数据进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等。

resample函数的语法如下：

DataFrame.resample(rule, axis=, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)

其中，参数rule是重采样的规则，可以是字符串、日期偏移量或时间段。axis参数指定要重采样的轴，默认为，即行轴。closed参数指定重采样区间的闭合方式，label参数指定重采样区间的标签方式。convention参数指定重采样区间的起始点或结束点。kind参数指定重采样的方法，例如求和、平均值等。loffset参数指定重采样后的时间偏移量。base参数指定重采样的基准时间。on参数指定要重采样的列名。level参数指定要重采样的层级。

使用resample函数可以方便地对时间序列数据进行重采样和聚合操作，从而得到更高层次的数据分析结果。

python resample函数

Python的Pandas库有一个强大的功能叫做`resample()`，它用于时间序列数据的频率转换或重采样。这个函数允许你在DataFrame或Series上按指定的时间间隔（如每天、每周、每月等）聚合数据，或者创建新的时间序列，比如将日数据转化为月度数据。

基本语法如下：

df.resample(rule, [on=None], how='mean', axis=0, closed=None, label=None, convention=None)

其中：
- `rule`: 时间间隔规则，可以是字符串（如'W'表示每周，'M'表示每月），也可以是Timedelta或freq对象。
- `on`: 如果有分组列，指定在此列上进行重采样。
- `how`: 数据处理方式，默认是'mean'（平均值），还可以选择其他聚合函数，如'sum', 'count', 'min', 'max', 'first', 'last'等。
- `axis`: 默认值0，表示沿行操作；设置为1则沿列操作。
- 其他参数如`closed`, `label`, `convention`用于定义时间段的开始和结束点。

使用`resample()`后，你可以得到一个新的重采样的DataFrame，每个观测值都基于原始数据在新时间尺度上的聚合结果。