线性回归插补法python代码

以下是一个简单的线性回归插补法的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 生成原始数据
x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.cos(-x**2/9.0)

# 生成缺失数据
x_missing = np.array([3.5, 7.8])
y_missing = np.interp(x_missing, x, y)

# 使用线性回归进行插补
f = interp1d(x, y, kind='linear')
y_interpolated = f(x_missing)

# 输出结果
print("原始数据: ")
print(list(zip(x, y)))
print("缺失数据: ")
print(list(zip(x_missing, y_missing)))
print("插补后数据: ")
print(list(zip(x_missing, y_interpolated)))

这个例子中，我们通过 `np.linspace` 生成了一组原始数据。然后我们通过 `np.interp` 在原始数据中插入了两个缺失数据。接着，我们使用 `interp1d` 函数对原始数据进行线性插值，得到了一个插值函数 `f`。最后，我们使用 `f` 对缺失数据进行插补，得到了插补后的数据。

请注意，这个例子中的插补方法仅适用于一维数据。如果您需要插补多维数据，需要使用其他算法。