python - 向数据添加更多样本点

Question

给定一些形状为 20x45 的数据，其中每一行都是一个单独的数据集，比如 20 条不同的正弦曲线，每条有 45 个数据点，我将如何获得相同的数据，但形状为 20x100？

换句话说，我有一些形状为 20x45 的数据 A 和一些长度为 20x100 的数据 B，我希望 A 的形状为 20x100，以便更好地比较它们。

这适用于 Python 和 Numpy/Scipy。

我假设它可以用样条曲线来完成，所以我正在寻找一个简单的例子，可能只是 2x10 到 2x20 或类似的东西，其中每一行只是一条线，来演示解决方案。

谢谢!

Answer 1

当我输入这个例子时，Ubuntu 打败了我，但他的例子只是使用线性插值，这可以用 numpy.interpolate 更容易地完成...(区别只是 scipy.interpolate.interp1d 中的关键字参数，但是)。

我想我会包括我的示例，因为它显示了使用 scipy.interpolate.interp1d 和三次样条...

import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
y = (np.random.random(10) - 0.5).cumsum()
x = np.arange(y.size)

# Interpolate the data using a cubic spline to "new_length" samples
new_length = 50
new_x = np.linspace(x.min(), x.max(), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(new_x)

# Plot the results
plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x, y, 'bo-')
plt.title('Using 1D Cubic Spline Interpolation')

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(new_x, new_y, 'ro-')

plt.show()