问题标签 [resampling]

我有一个以一定速率到达的 int 值流。每 5 分钟，我想根据这些值计算一些百分位数，然后重新开始。

问题：我不想浪费太多内存，所以我只想保留几个 KB 的值。如果我的缓冲区在 5 分钟内没有填满，我可以完美地计算百分位数。但是，如果缓冲区确实填满，我想开始删除一些值（可能使用此处建议的水库采样和随机驱逐 - Percentiles of Live Data Capture）。不幸的是，我找不到在这两种情况下都适用的解决方案 - 如果缓冲区未满，我不想驱逐或忽略值，一旦它满了并且我开始驱逐，我总是会引入偏见。

我有一个样本数组 D，我想用替换统一重新采样以构造一个新数组。程序解决方案非常简单，但我想知道是否有人对如何以“功能方式”进行操作有一些想法？（我刚刚学习了 Scala 和函数式编程）

一个功能实现来证明我的意思：

我有一个如下所示的数据框：

我想重新采样我的数据，以便每次试验只有两个测量值所以我想把它变成这样的东西：

这个相当罕见的任务源于这样一个事实，即我的数据在刺激呈现部分存在有意的抖动。

我知道 pandas 有一个 resample 函数，但我不知道如何将它应用到我的二级索引，同时根据一级索引将数据保持在离散类别中:(

另外，我想迭代我的一级索引，但显然

不起作用，因为因为'Trial'是索引 pandas 找不到它。

9我有一个多索引数据框，我想对其重新采样以将数据点的频率降低 3 倍（这意味着每 3 行变为 1 行）。

这个：

我想变成这样：

我试图像这样将我的时间列变成熊猫日期时间索引，然后使用重新采样：

但是第一行给了我实际的日期（1970 年左右），这对第二行没有帮助。浏览 arund 堆栈溢出时，我发现了一些类似的 quiestios，它们都有不基于 panda 的重采样的解决方案——而且，遗憾的是，这对我的用例不可行。

你能帮我一把吗？

我正在尝试重新采样/重新创建已记录的数据以用于绘图目的。我认为这是提出问题的最佳场所（除了 dsp.se）。

数据采样频率很高，包含很多数据点，不适合在时域中绘制（内存不足）。我想以最小的损失对其进行采样。结果数据的采样间隔不需要相同（它再次用于绘图目的，而不是分析），尽管输入数据的采样相同。当我们使用 matlab/octave 中的常规重采样命令时，它会扭曲曲线的僵硬部分。

这里最好的方法是什么？

作为参考，我放了两张在 tex.se 中找到的图片）第一张图片是常规重采样第二张图像是更好的重采样数据，可以很好地在峰值附近表现。

我有一个一维 numpy 数组，我想对其进行下采样。如果下采样栅格不能完全拟合数据，则可以使用以下任何方法：

• 重叠下采样间隔
• 将最后剩余的任何数量的值转换为单独的下采样值
• 插值以适应栅格

基本上如果我有

而且我将采样率降低了 3 倍，以下所有情况都可以：

或任何插值在这里给我的东西。

我只是在寻找最快/最简单的方法来做到这一点。

我找到scipy.signal.decimate了，但这听起来像是对值进行了抽取（根据需要将它们取出，并且只在 X 中留下一个）。 scipy.signal.resample似乎有正确的名字，但我不明白他们在描述中的整个傅立叶事件的去向。我的信号不是特别周期性。

你能帮我一下吗？这似乎是一项非常简单的任务，但所有这些功能都非常复杂......

我有一个 3D 体积（80x80x3 点）的测量值（[646 2] 值和时间点）。此数据未排序，并且样本时间点之间的时间不等距。我想重新采样/插值以减少时间点（比如 [0:0.1:1] 间距）。所有数据一起变成一个 [80 80 3 646 2] 数组，其中 [: : : : 2] 是时间，我想对其进行插值。

我的第一次尝试是使用 interp1 但下面的回答已经进一步帮助了我，现在我不确定的问题是当它与测量值共享其维度时如何插入时间？我的意思是 [: : : : 1] 是值， [: : : : 2] 是时间点。

我使用蒙特卡罗算法通过反演采样生成几何分布大小为 100 的数据样本：

上面的函数是几何分布的 CDF 的倒数

我不知道该怎么做是随机模拟 1000 个大小为 100 的数据样本并计算每个样本的卡方检验统计量。我创建示例的尝试如下：

}

但是，这给了我控制台的所有示例，以后无法引用它们。

我真的很感激一些帮助。

谢谢

使用 python pandas（但对任何其他解决方案开放），我想对 DataFrame 进行上采样，同时保留我输入文件中的最后一个日期。的默认工作方式DataFrame.resample是计算该月的最后一天。这是我的例子：

我期望的输出是：

请注意日期 2013-02-20。这是我输入数据中的真实日期，而不是由resample.

我是R新手，所以这个问题非常基础，但我一直在努力解决，找不到有效的解决方案。我想从同一区域的一些陆地卫星图像创建一个光栅砖。它们以HDF-EOS格式下载，我使用Modis Reprojection Tool将它们转换为.tif.

生成的栅格具有相同的投影，但其范围、分辨率和原点不同。

我尝试了几种方法，总结如下：

1. 手动定义子集范围并对所有栅格进行子集化。然后尝试用子集栅格制作砖块

2. 重新采样栅格，为它们提供相同数量的列和行。理想情况下，这将确保光栅单元对齐并且可以放入光栅砖中。此选项创建了一个砖块，其中栅格没有值，它们是空的。

我想知道我应该遵循什么概念来纠正程度。创建一个空栅格，然后用导入的 landsat 图像的值填充它是否正确（且有效）？你能看出我在哪里犯错了吗？如果相关，我正在使用Mac OSX 版本 10.9.1，并使用rgdal 版本 0.8-14

任何帮助将不胜感激！

谢谢

我在这里添加我一直在使用的代码：