假设我得到的数据如下:
x = [1, 2.5, 3.4, 5.8, 6]
y = [2, 4, 5.8, 4.3, 4]
我想设计一个函数,该函数将使用Python在1
和2.5
,2.5
至之间进行线性插值3.4
。
我曾尝试浏览本Python教程,但仍然无法理解。
据我了解您的问题,您想编写一些函数y = interpolate(x_values, y_values, x)
,这将给您带来y
一些价值x
?然后,基本思路如下:
x_values
定义了包含的间隔的值的索引x
。例如,对于x=3
您的示例列表,包含间隔为[x1,x2]=[2.5,3.4]
,索引为i1=1
,i2=2
(y_values[i2]-y_values[i1])/(x_values[i2]-x_values[i1])
(即dy/dx
)计算该间隔的斜率。x
是现在值x1
加上斜率乘以从距离x1
。您还需要确定如果x
在的间隔之外,会发生什么情况x_values
,要么是错误的,要么可以向内插“向后”,前提是斜率与第一个/最后一个间隔相同。
这是有帮助的,还是您需要更具体的建议?
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主要内容:实现线性回归算法,线性回归步骤Scikit-learn 简称 sklearn 是基于 Python 语言实现的机器学习算法库,它包含了常用的机器学习算法,比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等等。同时,它使用 NumPy 库进行高效的科学计算,比如线性代数、矩阵等等。 Scikit-learn 是 GitHub 上最受欢迎的机器学习库之一,其最新版本是 2020 年12 月发布的 scikit-learn 0.24.1。