这是一个关于 scipy.signal.Lombscargle 的问题。这是一个快速入门。Lomb-scargle 方法适用于不均匀间隔的数据。但是我有几个月/几天的数据间隔均匀分布的数据。我应该还能用这个吗？
考虑到它是恰当的，在 lomb-scargle 周期图中，数据间隙是否应该用 NaN 或其他东西填充。因为如果我不填写任何内容（例如 0、缺失值或 NaN），那么数据在 python 中显示为连续数据（即没有间隙）。在 matlab 中有一个 plomb(x,fs) 允许缺失数据点的 NaN 数据。我应该如何在 python 中处理这个问题。
import scipy.signal.Lombscargle as lomb
uvel = ds['uvel']
time = ds['time']
freq = np.linspace(1/150,1/60,1000)
pgram = lomb(time,uvel,freq,normalize=True)
plt.plot(freq,pgram)
plt.show()
另外，在时间轴上，我应该以日期时间还是整数形式给出时间，零表示数据集的开头，随着时间的推移顺序增加
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