外挿されたプロットを使って配列値が足りなくなるPython

Question

私はXとYのデータを含む2次元配列を持っています。軸Xは、ナノ秒の分解能を有する時間情報を含む。 simulated signalとreal signalを比較する必要があるため、私の問題が発生します。 simulated signalの問題は、シミュレータが最適化の目的で異なるステップサイズを持っていることです。

1.

は、一方では、私の実際のデータはosciloscopeによって買収されたと、あなたのデータが記録された各ポイント間のdiferenceのexaclty 1ナノ秒を持っています。このため、正確な比較を行うためには、X軸に同じ縮尺を設定する必要があります。ポイント間の一定のステップでデータを作成するには、どうすれば追加ポイントを得ることができますか？図

ショーのような私は、この新しいポイントは私の配列が一定のステップでシミュレートされたデータを作るために埋めることを必要EDIT 1

、2

緑の点は、データの一例を示し、外挿されたデータから抽出される。

Answer 1

この問題はscipy interpolateモジュールを使用して解決しました。例えば。

interpolate.py

import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy import interpolate as inter 
import numpy as np 


Fs = 0.1 
f = 0.01 
sample = 10 

x = np.arange(sample) 
y = np.sin(2 * np.pi * f * x/Fs) 

inte = inter.interp1d(x,y) 

new_x = np.arange(0,9,0.1) 
new_y = inte(new_x) 
fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(111) 
ax1.scatter(new_x,new_y,s=5,marker='.') 
ax1.scatter(x,y,s=50,marker='*') 

plt.show() 

このコードは、次の結果を与えます。

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Answer 2

一般的な方法は、いくつかの点を複製することです（同じ平均値の点を追加することでほとんどの統計値が変更されません）。
スケールを変更するたびにデータセットを変更する必要があります。スケールを変更するたびに多くの時間がかかりますが、簡単です。スケールをあまり変更しない場合は、試してみてください。