Nội suy tuyến tính là kỹ thuật xác định các giá trị của các hàm của bất kỳ điểm trung gian nào khi các giá trị của hai điểm liền kề được biết đến. Nội suy tuyến tính về cơ bản là ước tính của một giá trị chưa biết nằm trong hai giá trị đã biết. Nội suy tuyến tính được sử dụng trong các ngành khác nhau như thống kê, kinh tế, xác định giá, v.v ... Nó được sử dụng để lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu thống kê để liên tục thông tin. & NBSP;
Nội dung chính
- How do you do interpolation in Python?
- Làm thế nào để bạn thực hiện nội suy tuyến tính?
- Làm thế nào để bạn nội suy trong Pandas Python?
- Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Nội dung chính
- How do you do interpolation in Python?
- Làm thế nào để bạn thực hiện nội suy tuyến tính?
- Làm thế nào để bạn nội suy trong Pandas Python?
- Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Nội dung chính
- How do you do interpolation in Python?
- Làm thế nào để bạn thực hiện nội suy tuyến tính?
- Làm thế nào để bạn nội suy trong Pandas Python?
- Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
- Nội phân chính
- Làm thế nào để bạn thực hiện nội suy tuyến tính?
- Làm thế nào để bạn nội suy trong Pandas Python?
- Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Nội phân chính[x1, y1] are the coordinates of the first data point. And [x2,y2] are coordinates of the second data point, where x is the point on which we perform interpolation and y is the interpolated value.
Nội phân chính[x1, y1] are the coordinates of the first data point. And [x2,y2] are coordinates of the second data point, where x is the point on which we perform interpolation and y is the interpolated value.
Làm thế nào để bạn thực hiện nội suy trong Python?5.5 [x].
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
1 | 1.4142 | 1.7320 | 2 | 2.2360 | 2.4494 |
Bằng cách sử dụng công thức sau, chúng ta có thể nội suy tuyến tính điểm dữ liệu đã cho & nbsp;5.5 [x].
Ở đây [x1, y1] là tọa độ của điểm dữ liệu đầu tiên. Và [x2, y2] là tọa độ của điểm dữ liệu thứ hai, trong đó x là điểm mà chúng tôi thực hiện nội suy và y là giá trị nội suy.[x1, y1] are the coordinates of the first data point. And [x2,y2] are coordinates of the second data point, where x is the point on which we perform interpolation and y is the interpolated value.
Vấn đề ví dụ:
Hãy để một ví dụ để hiểu rõ hơn. Chúng ta có các giá trị dữ liệu sau trong đó x biểu thị số và y là hàm của căn bậc hai của x. Nhiệm vụ của chúng tôi là tìm căn bậc hai của 5.5 [x].5.5 [x].
x
y = 2.3427
y [f [x] = x] & nbsp;2.3427. So by using linear interpolation we can easily determine the value of a function between two intervals.
Chúng ta có thể sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính ở đây.2.3427. So by using linear interpolation we can easily determine the value of a function between two intervals.
1. Tìm hai liền kề & nbsp; [x1, y1], [x2, y2] từ x. tức là [5,2.2360] và [6.2.4494].
Trong đó x1 = 5, x2 = 6, y1 = 2.2360, y2 = 2.4494 và chúng tôi nội suy tại điểm x = 5.5.2.3427. So by using linear interpolation we can easily determine the value of a function between two intervals.Suppose we have a dataset of the population of a city and the year.
2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2021 |
10001 | 12345 | 74851 | 12124 | 5700 |
2. Sử dụng công thức y [x] & nbsp; = & nbsp; y1 & nbsp;+ & nbsp; [x - x1] & nbsp;Suppose we have a dataset of the population of a city and the year.2020.
3. Sau khi đặt các giá trị vào phương trình trên. & NBSP;2020.
Tại x = 5,5, giá trị của y sẽ là 2.3427. Vì vậy, bằng cách sử dụng phép nội suy tuyến tính, chúng ta có thể dễ dàng xác định giá trị của hàm giữa hai khoảng.2.3427. So by using linear interpolation we can easily determine the value of a function between two intervals.Suppose we have a dataset of the population of a city and the year.
Python3
Sử dụng công thức & nbsp;
Ví dụ: Giả sử chúng ta có một bộ dữ liệu về dân số của một thành phố và năm.Suppose we have a dataset of the population of a city and the year.
Ở đây, x là năm và y là dân số ở bất kỳ thành phố nào. Nhiệm vụ của chúng tôi là tìm thấy dân số của thành phố vào năm 2020.2020.
Population on year 2020 is 8912.068
Population on year 2020 is 8912.04
Population on year 2020 is 8912.070
Population on year 2020 is 8912.071
Population on year 2020 is 8912.072
Population on year 2020 is 8912.073
Population on year 2020 is 8912.074
Population on year 2020 is 8912.075
Population on year 2020 is 8912.072
Population on year 2020 is 8912.077
Population on year 2020 is 8912.078
Population on year 2020 is 8912.079
Population on year 2020 is 8912.04
Population on year 2020 is 8912.061
Chúng tôi chọn [x1, y1], [x2, y2] của chúng tôi là x1 = 2019, y1 = 12124, x2 = 2021, & nbsp; y2 = 5700, x = 2020, y =?
Population on year 2020 is 8912.068
Population on year 2020 is 8912.069
Ở đây [x1, y1] và [x2, y2] là hai điểm liền kề và x là năm mà chúng tôi muốn dự đoán giá trị của dân số Y.
Population on year 2020 is 8912.0
Population on year 2020 is 8912.087
Population on year 2020 is 8912.067
Population on year 2020 is 8912.06
Population on year 2020 is 8912.087____ ____.7____ ____.
Population on year 2020 is 8912.07
Population on year 2020 is 8912.066
Population on year 2020 is 8912.067interpolate.interp1d.interpolate.interp1d.
Các : scipy.interpolate.interp1d[x, y, kind=’linear’, axis=- 1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False] : scipy.interpolate.interp1d[x, y, kind=’linear’, axis=- 1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False]
1. | Ở đây [x1, y1] là tọa độ của điểm dữ liệu đầu tiên. Và [x2, y2] là tọa độ của điểm dữ liệu thứ hai, trong đó x là điểm mà chúng tôi thực hiện nội suy và y là giá trị nội suy.[x1, y1] are the coordinates of the first data point. And [x2,y2] are coordinates of the second data point, where x is the point on which we perform interpolation and y is the interpolated value. | Vấn đề ví dụ: |
2. | Hãy để một ví dụ để hiểu rõ hơn. Chúng ta có các giá trị dữ liệu sau trong đó x biểu thị số và y là hàm của căn bậc hai của x. Nhiệm vụ của chúng tôi là tìm căn bậc hai của 5.5 [x].5.5 [x]. | x |
3. | y [f [x] = x] & nbsp; | Chúng ta có thể sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính ở đây.linear.linear.linear. |
4. | 1. Tìm hai liền kề & nbsp; [x1, y1], [x2, y2] từ x. tức là [5,2.2360] và [6.2.4494]. | Trong đó x1 = 5, x2 = 6, y1 = 2.2360, y2 = 2.4494 và chúng tôi nội suy tại điểm x = 5.5. |
5. | 2. Sử dụng công thức y [x] & nbsp; = & nbsp; y1 & nbsp;+ & nbsp; [x - x1] & nbsp; | 3. Sau khi đặt các giá trị vào phương trình trên. & NBSP; |
6. | bounds_error | Tại x = 5,5, giá trị của y sẽ là 2.3427. Vì vậy, bằng cách sử dụng phép nội suy tuyến tính, chúng ta có thể dễ dàng xác định giá trị của hàm giữa hai khoảng.2.3427. So by using linear interpolation we can easily determine the value of a function between two intervals. |
Example:
Ở đây, x là năm và y là dân số ở bất kỳ thành phố nào. Nhiệm vụ của chúng tôi là tìm thấy dân số của thành phố vào năm 2020.
Chúng tôi chọn [x1, y1], [x2, y2] của chúng tôi là x1 = 2019, y1 = 12124, x2 = 2021, & nbsp; y2 = 5700, x = 2020, y =?
Python3
Ở đây [x1, y1] và [x2, y2] là hai điểm liền kề và x là năm mà chúng tôi muốn dự đoán giá trị của dân số Y.
Population on year 2020 is 8912.087
Population on year 2020 is 8912.06
Population on year 2020 is 8912.087____ ____.
Population on year 2020 is 8912.062
Population on year 2020 is 8912.063
Population on year 2020 is 8912.009
Population on year 2020 is 8912.065
Population on year 2020 is 8912.066
Population on year 2020 is 8912.012
Population on year 2020 is 8912.013
Population on year 2020 is 8912.014
Population on year 2020 is 8912.0
7Population on year 2020 is 8912.0
66 Population on year 2020 is 8912.0
67interpolate.interp1d.
How do you do interpolation in Python?
Đầu rainterpolate.interp1d..
Tiếp cận 2: : scipy.interpolate.interp1d[x, y, kind=’linear’, axis=- 1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False]
Cú pháp: scipy.Interpolate.Interp1d [x, y, kint = hồi tuyến tính, trục =- 1, sao chép = true, bound_error = none : scipy.interpolate.interp1d[x, y, kind=’linear’, axis=- 1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False]
Ở đây [x1, y1] là tọa độ của điểm dữ liệu đầu tiên. Và [x2, y2] là tọa độ của điểm dữ liệu thứ hai, trong đó x là điểm mà chúng tôi thực hiện nội suy và y là giá trị nội suy.[x1, y1] are the coordinates of the first data point. And [x2,y2] are coordinates of the second data point, where x is the point on which we perform interpolation and y is the interpolated value.
Vấn đề ví dụ:
Hãy để một ví dụ để hiểu rõ hơn. Chúng ta có các giá trị dữ liệu sau trong đó x biểu thị số và y là hàm của căn bậc hai của x. Nhiệm vụ của chúng tôi là tìm căn bậc hai của 5.5 [x].5.5 [x].y = y1 + [[x – x1] / [x2 – x1]] * [y2 – y1], where x is the known value, y is the unknown value, x1 and y1 are the coordinates that are below the known x value, and x2 and y2 are the coordinates that are above the x value.
Làm thế nào để bạn nội suy trong Pandas Python?
Ví dụ #1: Sử dụng hàm Interpolate [] để điền các giá trị bị thiếu bằng phương thức tuyến tính ..
Đầu ra:.
Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Đầu ra:.
Ví dụ #2: Sử dụng hàm nội suy [] để nội suy các giá trị bị thiếu theo hướng ngược bằng phương pháp tuyến tính và đặt giới hạn về số lượng tối đa các giá trị NA liên tiếp có thể được điền ..
Ý nghĩa của phép nội suy trong Python là gì?a method for generating points between given points. For example: for points 1 and 2, we may interpolate and find points 1.33 and 1.66. Interpolation has many usage, in Machine Learning we often deal with missing data in a dataset, interpolation is often used to substitute those values.a method for generating points between given points. For example: for points 1 and 2, we may interpolate and find points 1.33 and 1.66. Interpolation has many usage, in Machine Learning we often deal with missing data in a dataset, interpolation is often used to substitute those values.a method for generating points between given points. For example: for points 1 and 2, we may interpolate and find points 1.33 and 1.66. Interpolation has many usage, in Machine Learning we often deal with missing data in a dataset, interpolation is often used to substitute those values.a method for generating points between given points. For example: for points 1 and 2, we may interpolate and find points 1.33 and 1.66. Interpolation has many usage, in Machine Learning we often deal with missing data in a dataset, interpolation is often used to substitute those values.