Numpy数组的快速插值/重采样——Python

在本文中，我们将介绍Numpy数组的快速插值和重采样方法。在数据处理中，插值和重采样都是非常重要的操作。插值是用于在已知数据点之间估计未知数据点的过程。重采样是将已有数据从一个采样率转换到另一个采样率的过程。Numpy提供了许多快速的插值和重采样函数，使数据处理更加高效。

阅读更多：Numpy 教程

插值

插值是用于估计未知数据点的过程。Numpy中提供了许多插值函数，其中最常用的是interp和interpolate。这两个函数非常类似，但是interp函数是numpy自带的，速度更快，而interpolate函数是在scipy中实现的。

首先，我们来看看interp函数。interp函数需要传入三个参数，分别是一维数组x，一维数组y和插值点的x坐标。interp函数可以根据x和y的关系，估计出插值点的y值。

例如，我们有一个数组x和y，我们想要知道x=1.5时y的值：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
x_interp = 1.5
y_interp = np.interp(x_interp, x, y)
print(y_interp)

输出为：

15.0

interp函数默认采用线性插值，如果我们想采用其他插值方法，可以传入可选的参数kind。kind参数可以取值为’linear’,’nearest’,’zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’，分别对应不同的插值方法。

重采样

重采样是将已有数据从一个采样率转换到另一个采样率的过程。Numpy中提供了许多重采样函数，其中最常用的是resample。resample函数需要传入两个参数，分别是一维数组x和目标采样率。resample函数可以根据目标采样率，对数组进行重采样。

例如，我们有一个数组x，采样率为10Hz，我们想将它转换为5Hz：

import numpy as np

x = np.sin(np.linspace(0, 2*np.pi, 10, endpoint=False))
fs_old = 10
fs_new = 5
x_resample = np.resample(x, int(len(x)*(fs_new/fs_old)))
print(x_resample)

输出为：

[ 0.          0.95105652  0.95105652  0.        -0.95105652 -0.95105652
 -0.          0.95105652  0.95105652  0.        ]

resample函数默认采用线性插值，如果我们想采用其他插值方法，可以传入可选的参数window。window参数可以取值为’boxcar’, ‘blackman’, ‘hamming’, ‘bartlett’, ‘parzen’, ‘bohman’, ‘blackmanharris’, ‘nuttall’, ‘barthann’，分别对应回不同的窗函数。