问题标签 [extrapolation]

在上面的代码中，有形状对象、线条和椭圆。其透明度受变量 a 的影响。

变量 'a' 或 alpha 是从距离 'd' 推断出来的。因此，当对象更远时，对象的 alpha 值会下降。

在这种情况下，线的 alpha 值不会随着时间而改变，例如随着距离而变淡。然而，尽管代码非常相似，但椭圆似乎卡在了 alpha '255' 上。

如果 'a' 的值是硬编码的，例如

椭圆按预期将颜色更改为灰色。

编辑：我相信我已经找到了问题的根源。变量“a”不区分正在迭代的粒子。因此，alpha 可能会卡住/加起来 255。

有人可以让我知道如何从使用我拥有的几个值生成的 excel 图表中提取/读取值。然后我推断图表以生成投影。现在我想从图中读取所有投影值。将不胜感激任何帮助。

谢谢。

我有来自模拟的 numpy.array 数据集，但我错过了边缘的点（x = 0.1），如何将 z 中的数据内插/外推到边缘？我有：

我想在 z 中添加一个对应于 x = 0.1 的新列，这样我的新 x 将是

都在哪里？替换为内插/外推数据。谢谢你的帮助！

如何在 python 中将 10,000 行的样本外推到整个人口（100,000）。我在 python 中对样本进行了凝聚聚类，坚持将结果外推到整个人群。

wind_speed正如标题所示，我想从一个.nc包含一年内以 3 小时分辨率的风速组成的文件中提取一个时间段，例如变量1 月。如果可能的话，我想在 nco 中执行此操作。

我尝试了以下方法：ncrcat -O -F -d time,1,248 -v wind_speed sfcWind.nc out.nc它有效。对于这种方法，我需要计算所选月份的时间跨度。nco 中还有其他方法可以指定月份并获取相应数据吗？

另一件事是，如果想要 dec、jan、feb 的数据，则不能使用此方法，或者至少据我所知。这里有什么建议吗？

最佳邮件

我有一个带有 ID 和好/坏指标变量的数据集：

我想将 1 的 12 次外推为 0，这样对于每个 0，我就有 12 个 1，如下所示：

＆这必须使用 SAS 来完成。任何人都可以帮忙吗？

提前致谢！！

假设这个数据集（df）：

如何将这种绘制的黄土关系推断为 2040、2060、2080、2100 年。使用具有不同斜率的三种不同场景来获得 50% 的值（百分比）？

如附图所示，我在盘子中间有一个 GPS。显然，GPS 给了我 Lon。和板中心的纬度没有问题。我的问题是如何估计 Lon 是什么。每个端点（A，B，C，D）的纬度和纬度，因为端点和 GPS 之间的距离是已知的？我相信应该有一个用于此目的的公式。
我提前感谢任何想法和建议。

GPS及其周围的四个点：

![][1]

[1]：https ://i.stack.imgur.com/cwWVU.jpg

我有一个包含 2010-2014 年邮政编码平均收入的数据框。我想要 2015-2017 年的数据，所以我正在寻找一种方法来根据每个邮政编码组在可用年份的年平均变化来推断这一点。

例如：

应该（大致）有：

基于邮政编码 1111 的平均增长率为 8.78%，邮政编码 2222 的平均增长率为 15.83%。

我正在尝试向 R 中的矩阵添加一组外推的“观察”。我知道如何使用正常的编程技术（读取；一堆嵌套循环和函数）来做到这一点，但我觉得这必须以更干净的方式实现通过使用内置 R 功能的方式。

下面的代码说明了这一点，以及它在哪里崩溃

非常感谢您的帮助！

亲切的问候

西尔万