本文目录
- matlab怎么在使用resample函数时将最佳采样点放在中间
- 怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值
- resample在数据处理的过程中有什么作用
- gis怎么用resample 人口密度
- MATLAB中 如何使用resample函数 降低采样率
- pandas resample 怎么实现
- MATLAB中如何使用resample函数降低采样率
- 请问MATLAB中interp和resample有什么区别
matlab怎么在使用resample函数时将最佳采样点放在中间
resample是抽取decimate和插值interp的两个结合 具体完成如下操作， 先插值9变成 250*9Hz 然后抽取25 变成速率 90Hz
怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值
#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是
#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神
#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美
#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作
print(df[[’row_names’,’Rape’]])
df[’行标签’]
df.loc[行标签,列标签]
print(df.loc[0:2,[’Rape’,’Murder’]])
df.iloc[行位置,列位置]
df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值
df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据
df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据
df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series
df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series
print(df.ix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片
print(df.ix[0:2])
#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数
df[df.Murder》13]
df[(df.Murder》10)&(df.Rape》30)]
df[df.sex==u’男’]
#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename
df.rename(columns={’A’:’A_rename’})
df.rename(index={1:’other’})
#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test[’col’]《-null
df.drop([’a’,’b’],axis=1) or del df[[’a’,’b’]]
#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]
df.sort(columns=’C’) #行排序 y轴上
df.sort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上
#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary
df.describe()
#生成新的一列 跟R里面有点类似
df[’new_columns’]=df[’columns’]
df.insert(1,’new_columns’,df[’B’]) #效率最高
df.join(Series(df[’columns’],name=’new_columns’))
#列上面的追加 相当于sas中的append R里面cbind()
df.append(df1,ignore_index=True)
pd.concat([df,df1],ignore_index=True)
#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照
merge()
#删除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df)类似
df.drop_duplicated()
#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法
df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去
#读取外部数据跟sas的proc import R里面的read.csv等类似
read_excel() read_csv() read_hdf5() 等
与之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()
#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了
df.fillna(9999) #用9999填充
#链接数据库 不多说 pandas里面主要用 MySQLdb
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host=“localhost“,user=“root“,passwd=““,db=“mysql“,use_unicode=True,charset=“utf8“)
read_sql() #很经典
#写数据进数据库
df.to_sql(’hbase_visit’,con, flavor=“mysql“, if_exists=’replace’, index=False)
#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说
#求哑变量
dumiper=pd.get_dummies(df[’key’])
df[’key’].join(dumpier)
#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似
pd.pivot_table()
pd.crosstab()
#聚合函数经常跟group by一起组合用
df.groupby(’sex’).agg({’height’:[’mean’,’sum’],’weight’:[’count’,’min’]})
#数据查询过滤
test.query(“0.2
将STK_ID中的值过滤出来
stk_list = [’600809’,’600141’,’600329’]中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt[’STK_ID’].isin(stk_list)].
将dataframe中，某列进行清洗的命令
删除换行符：misc[’product_desc’] = misc[’product_desc’].str.replace(’\n’, ’’)
删除字符串前后空格：df[“Make“] = df[“Make“].map(str.strip)
如果用模糊匹配的话，命令是：
rpt[rpt[’STK_ID’].str.contains(r’^600{3}$’)]
对dataframe中元素，进行类型转换
df[’2nd’] = df[’2nd’].str.replace(’,’,’’).astype(int) df[’CTR’] = df[’CTR’].str.replace(’%’,’’).astype(np.float64)
#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包
http://www.2cto.com/kf/201401/276088.html
#其他的一些技巧
df2[df2[’A’].map(lambda x:x.startswith(’61’))] #筛选出以61开头的数据
df2[“Author“].str.replace(“《.+》“, ““).head() #replace(“《.+》“, ““)表示将字符串中以”《”开头;以”》”结束的任意子串替换为空字符串
commits = df2[“Name“].head(15)
print commits.unique(), len(commits.unique()) #获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)
#pandas中最核心 最经典的函数apply map applymap
resample在数据处理的过程中有什么作用
数据预处理中，有一个原理很简单但是非常重要的部分：采样。良好的采样可以让数据集变得平衡，会大大的提高预测和分类的效果。
采样是很复杂的一个领域，背后涉及到数据的分布/数据的性质等很多内容。常见的采样有：
Simple Random Sampling(简单随机采样)，
OfflineSampling(离线等可能K采样)，
Online Sampling(在线等可能K采样)，
Ratio-based Sampling(等比例随机采样)，
Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)，
Importance Sampling(重要性采样)，
MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔科夫蒙特卡罗采样算法)。
简单有放回随机采样
-lab
gis怎么用resample 人口密度
有两种Resample的方法：
1 arctoolbox-data management tools-raster-raster processing-resample
2 georeferencing-rectifiy-save as
对应三个接口
1对应的是
ESRI.ArcGIS.Geoprocessing. IGeoProcessor调用ESRI.ArcGIS.DataManagementTools.Resample
2对应的是
ESRI.ArcGIS.GeoAnalyst. ITransformationOp
或者ESRI.ArcGIS.DataSourcesRaster.IRasterGeometryProc（IRasterGeometryProc Provides access to members that allow raster geometry processing.IRasterGeometryProc提供访问影像几何处理的的成员方法，比如切割，旋转，平移等，非常好用的接口）
-res
MATLAB中 如何使用resample函数 降低采样率
resample为信号降采样处理，理解如下：
B=resample(x,90,250); %
采样从250Hz降到90Hz，如果250在前,就是插值从90到250,可以看B的长度,250Hz采样4000个数据等于90hz采样1440个数据,这就是降采样。
resample是抽取decimate和插值interp的两个结合
具体完成如下操作，
先插值90变成 250*9Hz
然后抽取250变成速率 90Hz
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pandas resample 怎么实现
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
方法的格式是：
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=’start’,kind
=None, loffset=None, limit=None, base=0)
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MATLAB中如何使用resample函数降低采样率
resample是抽取decimate和插值interp的两个结合
具体完成如下操作，
先插值9变成250*9Hz
然后抽取25变成速率90Hz
请问MATLAB中interp和resample有什么区别
三次样条插值直接用spline函数做。
边界条件加在y的首尾，第一个表示y’(x0)，最后一个表示y’(xt)。
如果不加边界条件，默认是not-a-knot边界条件（注意不是自然边界条件）
自然边界条件的插值要用csape函数才能得到。
如果用interp1，则只能使用spline函数的默认边界条件，即not-a-knot条件。
下面是例子
x=0:3:9;
y=x.*cos(x);
xx=linspace(0,9);
plot(x,y,’o’);%样本点
hold on;
plot(xx,interp1(x,y,xx,’spline’),’r’);%interp1只能使用默认边界条件
plot(xx,spline(x,[0 y 0],xx),’r:’);%spline可以使用第一类边界条件，这里y’(0)=y’(9)=0
pp=csape(x,y,’second’);
plot(xx,fnval(pp,xx))%第二类边界条件要用csape做，这里自然边界条件
legend(’样本点’,’默认边界条件’,’一阶导为0’,’自然边界条件’,’location’,’south’)
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