如果有大量数据——数百万个点（没有 NAN），我需要一个快速的解决方案来在数据帧的最近点之间进行插值，而不向数据帧添加新点。 dataframe 使用 x 值排序。 例如，我有一个带有下一列的 dataframe： 我需要一个 function，它将针对给定的 x_input 值触发，该值计算为最 ...
我有一个包含 x,y 值的表。 我还想使用 hllokup function 在 y 值之间插入给定的 x1 值。 我找到了 vlookup 和 xlookup 的公式，但没有找到 hlookup。 我不能使用 xlookup，因为 eogf 是我使用的 excel 的版本。 例子： 我需要 x=1 ...
我在 Excel 上有一张表，数据如下： 意思是，我根据%SMALL单位和活动站的数量有不同的JPH 。 我需要创建一个如下所示的矩阵（水平轴上有%SMALL ，垂直轴上有STATIONS ）： 每个单元格的公式应该： 获取 Stations 的输入（“B”列） 检查，对于那个特定的站号，另一个 ...
在自己尝试但未能解决这个问题之后，我搜集了一些代码，这些代码应该将两个 colors（整数）与另一个线程的指定分数组合起来，但我只是不够狡猾，无法让它与 ARGB 整数一起使用。 有谁知道如何将这个 function 从组合 RGB 转换为组合 ARGB？ 我尝试将掩码设置为mask1 = 0x0 ...
我有一个特定周期范围内的一些数据（周期 0、1、2 ...），我想创建周期内的值，这些值将获得值的差异并除以周期总数放; 例如： 根据上面的数据，我要寻找的最终结果是： 有一种直接的方法可以用 pythonic 方式实现吗？ 提前谢谢你，莱昂纳多 ...
我基本上有一个算法，但它真的很慢。 由于我的算法/问题非常简单，我希望它可能存在于某处（快速）并且可能还有一个名称。 在我开始开发我的算法的更快版本之前，我首先尝试在这里提问（我不想重新发明东西）。 问题很简单：我有一个来自实验的时间序列，它非常大（~5 GB）。 问题是，大多数数据点都放在一条线上 ...
我已经使用 Typescript 一段时间了，目前正在使用具有以下形式的类型别名： 据我所知，只有值“猫”或“狗”将被允许用于动物类型的任何变量。 但严格来说，结果应该是“猫”，应该是可以的吧？ 我只是问，因为当我运行这段代码时，我得到一个错误，即 Animal 类型的任何变量的唯一允许值可以是“c ...
我正在尝试使用样条曲线平滑我的数据 - 这基本上是 y 轴上的累积百分位数和它们在 x 轴上引用的参考点。 我的大部分内容都是正确的，但是，我面临的挑战是我的 y 轴以非线性方式增加 - 正如下面样条线 plot 所示 - y 轴值不断增加和减少，而不仅仅是增加。 我仍然想要一条平滑的曲线，但希望 ...
我有一个这样的数组： arr = [[180, 210, 240, 270, 300],[38.7, 38.4, 38.2, 37.9,37.7]] 它包含来自视频的帧编号和在该帧期间记录的传感器值。 我有一个评估视频素材的程序，需要知道每一帧的传感器值。 但是，数据仅以这些大步长记录，以免使传感器 ...
我有一个 xarray 数据集，我想根据它们的坐标从中提取点。 当sel用于两个坐标时，它返回一个二维数组。 有时这就是我想要的，也是预期的行为，但我想从数据集中提取一条线。 该示例针对sel给出。 理想情况下，我想以相同的方式使用数据集的interp选项。 ...
我有一个 csv 的数据，格式如下： x坐标 y坐标标量 0 0 0.2344 0.1 0.25 12.588 ... ... ... 0.65 0.8 0.4438 1个 1个 12.5 该数据来自在非结构化网格上执行的模拟。 我想定义 2 个点 p1 和 p2，并沿着 ...
我想从 x 数组中精确数字的样条插值曲线中提取数据。 由于其分散的范围，我从 x 数组计算了对数。 我使用 UnivariateSpline（样条插值）在我的数据上拟合曲线。 现在，如何从该插值曲线中获得任何给定 X 值的 Y 值？ 这是我的代码： 我搜索了很多文档，但找不到任何解决方案。 ...
我正在尝试使用np.interp根据 pandas TimeStamp 数据插入一个浮点值。 但是，我注意到如果输入x是np.interp时间戳 pandas 系列，则 np.interp 有效，但如果它是单个TimeStamp object，则无效。 这是说明这一点的代码： 后者给出了错误 我想 ...
我有一组非参数数据点，我需要计算它们下面的体积。 我现在所做的是首先使用线性插值来增加点，然后基本上实现离散积分。 这些点都应该放置在半径为radius的圆柱体内，因此我删除了该阈值之外的每个点。 实际体积是5485立方米，但是我的function返回6380，我有两个问题： 为什么n_point ...
假设我有 2 个数据帧df1 ： 和df2 ： 我想计算df1的val列，它是基于col1从df2中的val线性插值的。 另请注意，两个 df 中的col1均按严格递增顺序排序。 所以df1.val应该如下所示： 我的一个想法是使用merge_asof两次然后进行插值。 除了上述之外还有（更好的）替 ...
这个问题是在Resampling on a multi index的评论中出现的后续问题。 我们从以下数据开始： 这就是它产生的： 现在，当我重新采样和插值时 我获得以下内容： 但是我想要的（问题已经是重采样而不是插值步骤）是 所以我想要对给定数据进行实际的线性插值。 为了让它更清楚，我写了一个 ...
要校准 Python 中的大量图片数据，我必须对每个像素应用元素校正。 因此，我得到了一个包含 200x200x2x9 值的矩阵。 200x200 代表像素位置，2x9 是 9 对值，代表一个基数和一个相应的校正值对于这个需要线性插值的特定像素，多项式插值效果不是很好。 例如，这看起来像这样： ...
我有一个名为“load_demand”的数据框，其中包含从 2018 年到 2022 年按天分组的每小时电力需求。以下是有关数据框“load_demand”的详细信息： 我想将第 2:25 列中名为“HR1”的列中的数据从每小时到半小时的数据插入名为“HR24”的新数据框，该数据框维护第一列“日期” ...
我正在开发一个编译器，目前的一个方面是如何等待解析内插变量名。 所以我想知道如何采用嵌套的插值变量字符串并构建某种简单的数据模型/模式来解包评估的字符串可以这么说。 让我演示一下。 假设我们有这样一个字符串： 其中有 1、2 和 3 层嵌套插值。 所以基本上它应该解决这样的问题： 等待x 、 y ...
我想在 y=60 处插入一个值，我期望的 output 应该在 0.27 左右我的代码： Output： 预计 output： ...