python如何忽略已有的点做线性插值

在 Python 中，使用 `scipy.interpolate.interp1d` 函数进行线性插值时，可以通过设置 `fill_value` 参数来忽略已有的点。`fill_value` 参数表示插值函数在已有点之外的位置的取值，如果将其设置为 `'extrapolate'`，则表示进行外推，否则就忽略已有点之外的位置。以下是一个使用 `interp1d` 函数忽略已有点的线性插值示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建一些已知数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 创建一个线性插值函数并忽略已有点
f = interp1d(x, y, kind='linear', fill_value='extrapolate')

# 使用插值函数进行插值计算
x_new = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5])
y_new = f(x_new)

# 输出插值结果
print(y_new)

在上面的代码中，`interp1d` 函数创建了一个线性插值函数，并将 `fill_value` 参数设置为 `'extrapolate'`，表示进行外推。然后使用该插值函数计算了新的数据点。由于线性插值只考虑已有点之间的线性关系，所以忽略已有点并不会对插值结果产生影响。

相关问题

python做线性插值时，如何对已有的点也计算插值

在 Python 中，使用 `scipy.interpolate.interp1d` 函数进行线性插值时，默认情况下已有的点不会被插值计算，因为它们已经存在于已知数据中。如果需要对已有的点也进行插值计算，可以将 `fill_value` 参数设置为 `None`，然后在调用插值函数时将已有的点也包含在输入数据中。以下是一个对已有点也进行插值计算的线性插值示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建一些已知数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 将已有点也包含在输入数据中
x_all = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 2])
y_all = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 3])

# 创建一个线性插值函数并对已有点也进行插值计算
f = interp1d(x_all, y_all, kind='linear', fill_value=None)

# 使用插值函数进行插值计算
x_new = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 2])
y_new = f(x_new)

# 输出插值结果
print(y_new)

在上面的代码中，`interp1d` 函数创建了一个线性插值函数，并将 `fill_value` 参数设置为 `None`，表示对已有的点也进行插值计算。然后将包含已有点的输入数据传递给该插值函数，再使用该插值函数计算新的数据点。由于已有点也参与了插值计算，所以插值结果中也包含已有点。

python线性插值填充一个Dataframe的空值

可以使用 Pandas 的 interpolate() 方法进行线性插值填充。

假设有一个 DataFrame，名为 df，其中包含一些空值：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [np.nan, 7, 8, np.nan, 10],
                   'C': [11, np.nan, 13, 14, 15]})

可以使用 interpolate() 方法对空值进行线性插值填充：

df.interpolate()

这将对每一列进行线性插值填充，返回一个新的 DataFrame，其中空值已被填充。默认情况下，interpolate() 方法使用线性插值，但也可以指定其他插值方法，例如多项式插值或二次样条插值。

如果要在原始 DataFrame 上直接修改，可以使用 inplace=True 参数：

df.interpolate(inplace=True)