Python实现的拉格朗日插值法示例

　　

本文实例讲述了Python实现的拉格朗日插值法。分享给大家供大家参考,具体如下:

　　

<>强拉格朗日插值简单介绍

　　

拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。

　　

许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律,而不少函数都只能通过实验和观测来了解。在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个简单函数,其恰好在各个现测的点取到观测到的值,这个函数可以是代数多项式,三角多项式等。

　　

<强>完整Python示例:

　　 　　 　　# - * -编码:utf - 8 - * 　　#拉格朗日插值代码 　　熊猫作为pd #导入导入数据分析库熊猫 　　从scipy.interpolate进口拉格朗日#导入拉格朗日插值函数 　　inputfile=' catering_sale。xls”#销量数据路径 　　data=https://www.yisu.com/zixun/pd.read_excel (inputfile) #读入数据 　　数据(u '销量”][(数据(u的销量”)& lt;400)|(数据(u '销量”)在5000)]=#没有过滤异常值,将其变为空值 　　#自定义列向量插值函数 　　#年代为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认为5 　　def ployinterp_column (s、n, k=5): 　　y=s[列表(范围(n - k (n)) +列表(范围(n + 1, n + 1 + k))) #取数 　　y=y [y.notnull()] #剔除空值 　　返回拉格朗日(y。指数列表(y)) (n) #插值并返回插值结果 　　#逐个元素判断是否需要插值 　　因为我在data.columns: 　　j的范围(len(数据)): 　　如果数据[我].isnull () [j]: #如果为空即插值。 　　数据[我][j]=ployinterp_column(数据(我),j) 　　打印(数据) 　　 　　之前 　　 　　

运行结果:

　　
　　

,,,,,,,,,,,日期,,,,,,,,,,销量
　　0,,2015 - 03 - 01,-291.400000
　　1,,2015 - 02 - 28,2618.200000
　　2,,2015 - 02年- 27,2608.400000
　　3,,2015 - 02年- 26,2651.900000
　　4,,2015 - 02 - 25,3442.100000
　　5,,2015 - 02 - 24,3393.100000
　　6,,2015 - 02年- 23,3136.600000
　　7,,2015 - 02 - 22,3744.100000
　　8,,2015 - 02年- 21,4275.254762
　　9,,2015 - 02年- 20,4060.300000
　　10,2015 - 02年- 19,3614.700000
　　11,2015 - 02年- 18,3295.500000
　　12,2015 - 02 - 16,2332.100000
　　13,2015 - 02年- 15,2699.300000
　　14,2015 - 02 - 14,4156.860423
　　15,2015 - 02 - 13,3036.800000
　　16,2015 - 02 - 12,,865.000000
　　17日,2015 - 02 - 11,3014.300000
　　18,2015 - 02 - 10,2742.800000
　　19日,2015 - 02 - 09年,2173.500000
　　20,2015 - 02年- 08 -,3161.800000
　　21日,2015 - 02 - 07年,3023.800000
　　22日,2015 - 02 - 06年,2998.100000
　　23日,2015 - 02年- 05年,2805.900000
　　24日,2015 - 02 - 04 -,2383.400000
　　25,2015 - 02 - 03,2620.200000
　　26日,2015 - 02 - 02年,2600.000000
　　27日,2015 - 02 - 01,2358.600000
　　28日,2015 - 01 - 31日,2682.200000
　　29日,2015 - 01 - 30,2766.800000
　　. .,,,,,,,,,,,,,,,,,,…
　　171 2014 - 08 - 31日,3494.700000
　　172 2014 - 08 - 30,3691.900000
　　173 2014 - 08 - 29,2929.500000
　　174 2014 - 08 - 28,2760.600000
　　175 2014 - 08 - 27,2593.700000
　　176 2014 - 08 - 26,2884.400000
　　177 2014 - 08 - 25,2591.300000
　　178 2014 - 08 - 24,3022.600000
　　179 2014 - 08 - 23,3052.100000
　　180 2014 - 08 - 22,2789.200000
　　181 2014 - 08 - 21,2909.800000
　　182 2014 - 08 - 20,2326.800000
　　183 2014 - 08 - 19,2453.100000
　　184 2014 - 08 - 18,2351.200000
　　185 2014 - 08 - 17,3279.100000
　　186 2014 - 08 - 16,3381.900000
　　187 2014 - 08 - 15,2988.100000
　　188 2014 - 08 - 14,2577.700000
　　189 2014 - 08 - 13,2332.300000
　　190 2014 - 08 - 12,2518.600000
　　191 2014 - 08 - 11,2697.500000
　　192 2014 - 08 - 10,3244.700000
　　193 2014 - 08 - 09年,3346.700000
　　2014 - 08年- 08 - 194,2900.600000
　　195 2014 - 08年- 07 -,2759.100000
　　196 2014 - 08 - 06 -,2915.800000
　　197 2014 - 08 - 05 -,2618.100000
　　2014 - 08 - 04 - 198,2993.000000
　　199 2014 - 08 - 03,3436.400000
　　200 2014 - 08 - 02,

2261.700000 　　

[201行x 2列]

　　 　　

<强>附:点击此处。

　　

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