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print
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四則演算 (+ , - , * , /)
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配列に番号をつける
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ベクトル場を描く
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線形回帰, 多項式回帰
・In English
■説明
データを細分化するために、データを線形補間します。
■具体例
import numpy as np
a = np.array([1.2, 2.7, 0.3]) # 線形補間するデータ
b = [] # 線形補間後のデータを保管する場所
divnum = 4 # 分割数
for n in np.arange(a.shape[0]-1):
for i in np.arange(divnum):
c= round(a[n] + (a[n+1]-a[n])/divnum * i,2) # 線形補間処理
b.append(c) # データを保管
b.append(a[a.shape[0]-1]) # 最後のデータを保管
np.savetxt('test.txt', b,fmt="%.2f") # テキストに保存
結果は以下のとおり。
1.20
1.58
1.95
2.33
2.70
2.10
1.50
0.90
0.30
<関数を使った線形補間方法>
線形補間はlinspace 関数を用いてもできますが、linspaceは二値の線形補間となります。
また、interpolate 関数でも線形補間可能で、こちらは2次元データの線形補間も可能です。
サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと
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