python 线性插值

不知道有没有，可能python数学相关的库里会有吧

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不过你写的也不对啊，取3个值，应该是4均分。

def junfen(start,end,num):

k = (end - start)/(num + 1)

return set([start + item * k for item in range(1,num + 1)])

python 如何绘制线性函数图？

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(xdata,ydata)

(xdata,ydata为两个需要作图的数据集)

python线性插值解析

在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值， 比如，0，空，1， 我们希望中间填充0.5；或者0，空，空，1，我们希望中间填充0.33，0.67这样。

可以用pandas的函数进行填充，因为这个就是线性插值法

df..interpolate()

dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])

dd.interpolate()

补充知识：线性插值公式简单推导

以上这篇python线性插值解析就是我分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

Python怎么fit一次函数？

使用使用numpy里面的函数可以做，f = np.polyfit(x, y, n)（多项式拟合，x,y为np.array(),n为最高项次数，f为多项式的系数。）

python求解线性规划问题，百度后发现了scipy模块，optimize，新手希望大神能写个实例，例子如下：

scipy做线性规划不是很方便，推荐用pulp来做，这个模块不属于python的内置模块，需要先安装，pip install pulp

from pulp import *

# 设置对象

prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)

# 设置三个变量，并设置变量最小取值

x1 = LpVariable('x1', 0)

x2 = LpVariable('x2', 0)

x3 = LpVariable('x3', 0)

x4 = LpVariable('x4')

# 载入目标函数，默认是求最小值，因此这次对原目标函数乘以-1

prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4

# 载入约束变量

prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2

prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14

prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2

# 求解

status = prob.solve()

# 显示结果

for i in prob.variables():

print(i.name + "=" + str(i.varValue))

计算结果为：

x1=0.0

x2=2.0

x3=4.0

x4=8.0

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