Python对数据进行插值和下采样的方法
使用Python进行插值非常方便，可以直接使用scipy中的interpolate
importnumpyasnp x1=np.linspace(1,4096,1024) x_new=np.linspace(1,4096,4096) fromscipyimportinterpolate tck=interpolate.splrep(x1,data) y_bspline=interpolate.splev(x_new,tck)
其中y_bspline就是从1024插值得到的4096的数据
但是，scipy中好像并没有进行下采样的函数，嗯..难道是因为太过简单了么，不过好像用一个循环就可以完成，但如果把向量看成一个时间序列，使用pandas中的date_range模块也可以十分方便的以不同频率进行采样，并且，很多对文件的操作都是使用pandas操作的。
importpandasaspd
index=pd.date_range('1/1/2000',periods=4096,freq='T')#这个起始时间任意指定，freq为其频率
data=pd.read_table(filename,names=['feat'])
data.index=index
data_obj=data.resample('4T',label='right')#第一个为抽样频率，label表示左右开闭区间
data_new=data_new.asfreq()[0:]
因为data.resample返回的是一个pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler对象
所以想要获取其中的值可以通过data_new.asfreq()[0:]获取
更多方法详见pandas.DataFrame.resample
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