मैं 3 और 4 आयामी डेटा को इंटरपोल करने के लिए griddata फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं। यह एक चैंप की तरह काम करता है, सिवाय इसके कि यह NaNs का एक समूह देता है क्योंकि मुझे आवश्यक कुछ बिंदु इनपुट डेटा की सीमा से बाहर हैं। यह देखते हुए कि एन-डी डेटा केवल "रैखिक" मोड इंटरपोलेशन के साथ काम करता है, फिर भी यह एनएएन को वापस करने के बजाय ग्रिडाटा को एक्स्ट्राप्रोलेशन करने के लिए एक स्नैप होना चाहिए। क्या किसी ने ऐसा किया है या एक कामकाज पाया है? स्पष्टीकरण के लिए: मेरे पास असंगठित डेटा है, इसलिए मैं नियमित रूप से ग्रिड की आवश्यकता वाले किसी भी फ़ंक्शन का उपयोग नहीं कर सकता। धन्यवाद! एलेक्सपाइथन में 3 डी एक्सट्रापोलेशन (मूल रूप से, scipy.griddata extrapolate तक बढ़ाया गया)
उत्तर
नहीं काफी यकीन है कि यह आपके लिए काम करेंगे और यह अभी तक उपलब्ध नहीं है, लेकिन numpy के विकास के संस्करण में एक 'पैड' सरणी समारोह है ...
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/lib/arraypad.py
में से एक विकल्प 'linear_ramp' है जो किनारे के मूल्य से शुरू होने वाले बाहरी (पैड) बाहर निकलता है और निर्दिष्ट अंत मूल्य पर रैखिक रूप से वृद्धि/घटता है।
यह एक शुद्ध अजगर समारोह, इसलिए आप बस (हालांकि अपरीक्षित मेरे द्वारा) अपने पथ और आयात में कॉपी कर सकता है
मुझसे पूरी तरह से असंबंधित दिखता है। यहां दस्तावेज़ हैं, इंटरपोलेशन/एक्सट्रापोलेशन से संबंधित कुछ भी नहीं https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.pad.html – denfromufa
- 1. क्या पाइथन 3 को अभी तक व्यापक रूप से अपनाया गया है?
- 2. पाइथन और WxPython के साथ 3 डी/4 डी ग्राफिक्स?
- 3. 2 डी से 3 डी
- 4. ज़ेंड_Mail और = 0 डी = 0 ए = 3 डी = 3 डी = 3 डी = 3 डी = 3 डी
- 5. पाइथन के साथ 3 डी गेम,
- 6. मूल बातें से परे पाइथन
- 7. ओपनऑफिस 3 में पाइथन 3
- 8. डी 3 माउसओवर संक्रमण "अटक गया"
- 9. 3 डी से matplotlib-
- 10. पाइथन matplotlib में 3 डी हिस्टोग्राम/बारप्लॉट प्लॉटिंग
- 11. 3 डी प्लॉटिंग में 3 डी प्लॉटिंग में 3 डी प्लॉटिंग में matplotlib रंग contour
- 12. डी 3
- 13. 3 डी से 2 डी प्रक्षेपण मैट्रिक्स
- 14. आप सिनेमा 4 डी से तीन.जेएस तक 3 डी मॉडल कैसे निर्यात करते हैं?
- 15. डी 3
- 16. डी 3 डी 9 हुक - डायरेक्ट 3 डी 9
- 17. 3 डी
- 18. आईफोनएसडीके कैटर्रांसफॉर्म 3 डी
- 19. पाइथन 3
- 20. डी 3
- 21. 3 डी
- 22. डी 3
- 23. डी 3
- 24. डी 3
- 25. मूल रूप से TDataSource क्यों बनाया गया था?
- 26. डी 3
- 27. 3 डी रोटेशन
- 28. डी 3
- 29. ऋषि में 3 डी स्कैटरप्लॉट
- 30. डी 3
यह कुछ निरंतर मूल्य के साथ सीमा के बाहर अंक को भरने के लिए मदद चाहेंगे? उस स्थिति में, आप केवल fill_value – Dhara
निर्दिष्ट कर सकते हैं, क्या आप वाकई एक्सट्रापोलेट करना चाहते हैं? कभी-कभी, नाएन को बाहर निकालना और जानना कि आप सीमा से बाहर जा रहे हैं, यह एक बेहतर विकल्प है। मैंने sivy से univariate splines का उपयोग किया है, यह चुपचाप extrapolates और परिणाम काफी दूर हो सकता है – Dhara
मेरी स्थिति है: मैं कुछ बिंदुओं पर कुछ मूल्यों को मापता हूं, और फिर अंतर/extrapolation के माध्यम से अन्य बिंदुओं के गुच्छा पर मूल्यों की गणना करने की आवश्यकता है । तो एक निरंतर मूल्य, या NaN वास्तव में मदद नहीं करते हैं। मुझे पता है कि स्प्लिंस कितना स्वभावपूर्ण हो सकता है, इसलिए मैं सोच रहा था कि रैखिक एक सुरक्षित शर्त होगी। मुझे ऐसा कुछ चाहिए जो एन-डी डेटा पर काम करता हो। – user1483697