Lineare Interpolation mithilfe von numpy.interp

Habe ich ein 1-dimensionales array A der Schwimmer, die ist meistens gut, aber ein paar der Werte fehlen. Fehlende Daten zu ersetzen, die mit nan(not a number). Ich habe ersetzen die fehlenden Werte in die Arrays, die durch lineare interpolation aus den in der Nähe gute Werte. So zum Beispiel:

F7(np.array([10.,20.,nan,40.,50.,nan,30.])) 

zurückkehren sollte

np.array([10.,20.,30.,40.,50.,40.,30.]). 

Was ist der beste Weg, dies zu tun mit Python?

Jede Hilfe wäre sehr geschätzt werden

Dank

  • Meinst du das wirklich lineare interpolation? Oder tun Sie eigentlich im Durchschnitt? -- Ausserdem gehe ich davon aus, dass die ersten und letzten Werte sind garantiert nicht NaN?
  • Es war nur eine Durchschnittliche auf das Beispiel. Die lineare interpolation sollte wirklich finden Sie einfach die fehlenden Werte in eine lineare Gleichung. Und ja, die ersten und letzten Werte nicht NaN.
InformationsquelleAutor | 2012-10-31
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