resample（resample函数）

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1、resample。resample是软件Pandas中进行索引结果位移的一个程序指令，在该软件的设定中，想要达到相同效果，需要使用resample()方法进行重采样。

2、首先，你要清楚数组是有索引的。每个元素对应一个索引位置，想要位移，就要改变索引如果原数组为[1，2，3，4，5]，改为[5，1，2，3，4]就需要将最后一个元素取出来。

3、例如使用resample方法将样本时间序列转换为固定的每日频率数据：生成日期范围就是pandas.date_range ，用于根据特定频率生成指定长度的开始日期和结束日期严格定义了生成日期索引的边界。-resample

1、过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。

2、在经济数据库中，有一个功能可以调整数据频率，即将原始数据按照需要的时间间隔重新采样。这个功能可以通过使用时间序列分析软件或编程语言中的函数或方法来实现。

3、炼数成金：Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。

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。-resample

interp2函数——用于meshgrid 格式的二维网格数据的插值 imresize函数——用于用于图像大小调整插值（双三次方插值）。可以说，interp2函数和imresize函数应用方向不完全一致。interp2函数主要应用于优化灰度图像。-resample

命令 interp1功能一维数据插值（表格查找）。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。

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。

是多少你执行一下就知道了。linear是线性插值，采用已知数据两点之间连线的方式，根据要插值的点在线上的位置计算插值结果，这是比较常用的。nearest是最近点插值，直接找到最近的数据点，用该点的值直接代替，不太常用。-resample

imresize，该函数用于对图像做缩放处理。在matlab的命令窗口中输入doc imresize或者helpimresize即可获得该函数的帮助信息。

首先，打开CoolEditPro1软件，点击其界面上方的”插入“，再在其弹出的选项框中点击”音频文件“。然后，将已经录制好的伴奏曲目插入音轨（1）中。然后，点“R”按钮，如图所示。

可以装个千千静听，然后打开音频文件，在音频文件上单击鼠标右键查看文件属性，看是不是频率是不是44100 Hz，因为Cool Edit默认创建的是44100HZ采样的，所以你把不同的转换成这个就可以了。-resample

问题五：Cool Edit Pro 2不一致的采样率怎么办用音频格式转换工具（如：格式工厂）把它们转换一下，再插入Cool Edit Pro 2即可，转换时转成MP3，用默认设置（采样率44100Hz；比特率128K/s）一般就行。-resample

由于汉化时，汉化软件破坏了一个模块，导致无法转换采样率，从而无法把采样率不同的音频弄到一个多轨工程里。

1、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。

2、pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，M或者BM，将数据分成一个月的时间间隔。

3、上述汇总的数据还是有点多，可以使用 df.resample(M) 对日期时间索引按照 “月” 来进行重采样：通常，在 Excel 中对于数据透视表的汇总结果，我们也会绘制相应的数据透视图来直观地反映数据。-resample

4、在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。

5、接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。

6、在经济数据库中，有一个功能可以调整数据频率，即将原始数据按照需要的时间间隔重新采样。这个功能可以通过使用时间序列分析软件或编程语言中的函数或方法来实现。