问题标签 [extrapolation]

我在 .txt 文件中有一些数据，我使用以下代码行绘制了下面的图表，

我想将线性拟合的限制扩展到延伸，直到它们相交，如此处所示。我试图增加 x 轴限制+ xlim(2,4)，但它似乎并没有扩展线性拟合。我想推断相应的交点并将其传递给数据框。有人可以建议如何解决这个问题。

谢谢您的帮助。

我有一个 256 x 256 x 32 的规则间隔点网格，分布在 x、y 和 z 上，并带有关联的变量“a”。我在更有限的 x、y、z 空间中也有一组随机分散的点，并带有关联的变量“b”。我本质上想要做的是将我的随机数据内插和外推到与“a”立方体匹配的规则间隔网格中，如下所示：

到目前为止，我已经使用 scipy 的 griddata 来实现插值，这似乎工作正常，但它无法处理外插（据我所知）并且输出急剧截断为“nan”值。在研究这个问题时，我遇到了几个人第二次使用 griddata 使用“最近”作为填充“nan”值的插值方法。我试过这个，但结果似乎不可靠。如果我使用具有“线性”模式的 fill_Value，可以获得更合适的外观结果，但目前它更像是一种软糖，因为 fill_Value 必须是一个常数。

我注意到 MATLAB 有一个 ScatteredInterpolant 类，它似乎可以满足我的要求，但我无法在 Python 中找到等效的类，也无法弄清楚如何在 3D 中有效地实现这样的例程。任何帮助是极大的赞赏。

我用于插值的代码如下：

我想沿流网络线相互/外推值（浓度）。到目前为止，理论上最好的匹配是R 中的rtop包，但不知何故存在一个错误，我无法执行示例数据。有没有人使用任何类型的操作系统程序有任何其他“准备好”的建议？

但是，我试图在 R 中解决这个问题，但我遇到了几个问题。我的数据框（我还有 shapefile、流网络、集水 区）结束ID | 放电| 长度| 价值

首先，我想进行反距离加权插值（IDW），因此要找到我有观察值的片段，并根据观察值之间的距离在 NA 值的观察值之间进行插值。其次我还要考虑出院。当 2 条水流汇合时，流量较高的水流对下一段的浓度影响更大。

我能够查找 NA 值并检查该段的上游或下游是否有观测值并按排放加权并取平均值：

但我认为最好寻找彼此接近的观察结果并插入 NA 值。但我真的卡住了。我不希望有现成的脚本，但如果我能得到一些反馈和指导，我会很高兴。

非常感谢，西莉亚

在 Pandas DataFrame 中插入 NaN 单元格非常容易：

我还希望它使用给定的方法推断插值范围之外的 NaN 值。我怎样才能最好地做到这一点？

我有两组大数组（在这里我缩短了它们）：

因此，关于上述数组，我们可以注意到三件事：

1. x1 和 y1 有 6 个值，但 x2 和 y2 有 10 个值（确切的数字无关紧要，唯一重要的是 x2 和 y2 的值​​比 x1 和 y1 多得多）。

2. x1 是均匀分布的，而 x2 不是。

3. x 数组以相同的值开始和结束。

如何在 x2 的所有值处使用 y1 的外推值创建一个新数组？

同样重要的是要注意 y1 具有不会包含在新数组中的潜在值，例如在上面的示例中，不需要 y1[4]，因为它不属于 x2 的值。

另请注意，y2 与这个特定问题无关，我只是为了整体理解而提供它。

我尝试使用 Jblasco 为类似问题开发的方法：插入 python 数组以最小化元素之间的最大差异，但是我的问题与该链接中提出的问题有些不同。

我有一个矩阵值函数，我试图在 x 变为 1 时找到它的极限。

所以，在这个例子中，我有三个矩阵 v1-3，分别代表 [0.85, 0.9, 0.99] 处的采样值。我现在做的，效率很低，如下：

必须有更好更有效的方法来做到这一点。尤其是当我很快就会面临 v 将是 4-5 维向量的情况。

谢谢！

请原谅一个无知的新手问题。

由于固定间隔上的离散傅立叶变换被视为无限重复，它如何用于推断时间序列？间隔结束之后的内容将始终与开始相同。

即使是简单的最小二乘拟合也至少会给出一个趋势。

FT 中的所有周期信息怎么可能对推断毫无用处？

我需要将项目级别的库存推断为 0 到 52 周之间的 4 周存储桶。我有大约 4500 条独特的行，如下所示：

第一个项目每周移动 50 箱，因此库存中的 500 箱代表 10 周在手 (WOH)，它属于 8-12 周的存储桶。我想显示这个库存下降的地方，但是说 500 箱优质煎炸油落入 8-12 周的桶是不准确的。实际上，200 例属于 <4 周，200 例属于 4-8 周，其余 100 例属于 8-12 周。所以我想将第一行转换为以下内容：

...并为每个项目重复此操作。最终我想把它变成一个数据透视表来按桶总结所有案例。

我实际上所做的是在这些数据的末尾创建 14 列，每个 4 周存储桶一列，并编写了一个公式来创建运行减法。这有效，但耗时且难以重复，因此我正在寻找不同的解决方案。如果我需要更好地澄清任何事情，请告诉我。

我想在 SAS 中创建一个算法，允许我在 SAS 中插入利率，并使用 Smith-Wilson 算法从最后一个利率推断为 4.2% 的利率。本说明中介绍的内容：http ://www.google.dk/url?url=http://www.finanstilsynet.no/Global/Forsikring%2520og%2520pensjon/Skadeforsikring/Tilsyn%2520og%2520overv%25C3%25A5king/报告/A_Technical_Note_on_the_Smith-Wilson_Method_100701.pdf&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=9c3HU6vzCKjoywOw44Aw&ved=0CBMQFjAA&usg=AFQjCNFMmtifnZurgtIPcAukThrdBjIVnw

我想知道是否有人有这样做的代码？或者知道 SAS 是否有一个内置功能可以让我轻松地做到这一点。

任何帮助都会很棒！

最好的问候， 马蒂亚斯

我不能完全理解如何从点未排序的数据集中进行推断，即对于“x”来说是递减的。像这样：

http://www.pic-host.org/images/2014/07/21/0b5ad6a11266f549.png

我知道我需要分别为 x 和 y 值创建一个图。所以得到我这个的代码：（点是有序的）

现在我得到了插值样条线。我想我必须分别对 f(nt)=x1 和 f(nt)=y1 进行外推。我知道如何使用简单的线性回归从数据中进行插值，但我错过了如何从中推断出更复杂的样条（？）。目的是让外推函数遵循数据点的曲率。（至少在一端）

干杯，谢谢！