包含pandas的数据集的平滑度
是指数据集中数据的变化趋势的平缓程度。平滑度可以通过不同的方法进行计算和评估，常用的方法包括滑动平均、指数平滑和平滑曲线拟合等。
滑动平均是一种常见的计算平滑度的方法，它通过计算数据窗口内数据点的平均值来平滑数据集。滑动平均可以有效地减少数据中的噪音和离群点，提供更平缓的数据趋势。在pandas中，可以使用rolling方法和mean方法来实现滑动平均计算。
指数平滑是另一种常见的平滑度计算方法，它使用加权平均值来平滑数据集。指数平滑通过赋予最近数据点更高的权重，逐渐减小过去数据点的权重，使得平滑后的数据更加关注最近的数据变化。pandas中的ewm方法可以用于指数平滑计算。
平滑曲线拟合是一种基于数学模型的平滑度计算方法，它通过拟合平滑的曲线来近似描述数据集的趋势。常用的平滑曲线拟合方法包括多项式拟合、样条拟合和指数拟合等。pandas中的polyfit、spline和exp_fit等方法可以用于实现平滑曲线拟合。
平滑度的优势在于能够减少数据中的噪音和离群点，使数据趋势更加清晰可见。平滑度的应用场景广泛，例如金融领域的股价预测、销售预测、气象数据分析等。对于包含pandas的数据集，可以利用平滑度来分析数据集的长期趋势，从而做出更准确的预测和决策。
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在我使用qplot()函数平滑绘图之后，我需要提取新的“平滑”数据。我不能从平滑的数据中构建数据框。
图是平滑的，但是通过构建数据框，我得到了一个错误消息。
我用这个使情节变得平滑
qq <- qplot(x4,y4, geom='smooth', span =0.5)
然后，我尝试这样构建数据框架：
data.frame(qq)
我得到了这样的信息：
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) :
cannot coerc
浏览 73提问于2019-07-21得票数 1
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1回答
我想创建一个既显示真实数据又显示数据平滑版本的图。现在，我使用以下脚本：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# DataFrame of 321 values
df = pd.read_csv('data.csv')
r = df.rolling(window=10, center=True, on='Value').mean()
fig = plt.figure()
ax = df['Value'].plot(style='--', c='b
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
1回答
我有一个数据集，我想将其绘制为箭头图。该集合包含以椭圆表示的恒星的参数(中心、长轴长度、短轴长度、长轴的方位角)，我希望将这些参数绘制为一个带有箭图的矢量场。数据(轴长度和方向角)很嘈杂，我需要对其进行平滑处理。虽然平滑对于轴长度很好，但我坚持使用角度平滑。这里的问题是，任何椭圆在视觉上(对于我的目的也是如此)都等同于旋转180度的椭圆，并且椭圆的角度分布在0到180的范围内。除了角度接近于0和接近180的角点情况外，该范围大部分区域的平滑效果都很好。虽然两个角度接近0和接近180的椭圆在视觉上看起来很相似，但它们的“平均”角度是90度，这显然是错误的。请参阅平滑中断的非平滑数据示例(白色星形
浏览 0提问于2015-04-05得票数 2
如何在散点图上创建单个平滑器而不是多个平滑器？
下面是我用来绘制钻石数据集的克拉、价格和颜色的图表。
ggplot(diamonds, aes(x = carat, y = price, color=factor(clarity))) +
geom_point() +
stat_smooth()
(我不能发布图片，因为我是新来这个网站的，但这是我的结果的链接)
我如何才能在所有数据上得到一条更平滑的曲线，而不是像现在这样，每种清晰度都有一条曲线？另外，我想删除标准的错误阴影。有人能帮帮我吗？
浏览 3提问于2014-04-24得票数 3
我有如下形式的数据：
x y
0 0
0.01 1
0.03 0
0.04 1
0.04 0
x从0到1是连续的，间距不相等，y是二进制的。
我想使用R在x轴上平滑y，但是找不到合适的包。
我也想避免线性平滑器，比如Loess，然后是二进制形式的y。我见过的移动平均函数假定x值等间距。
你知道有什么R函数是平滑的，理想情况下有一个带宽选择过程吗？我可以编写一个移动平均函数并交叉验证来确定带宽，但我更愿意找到一个经过审查的现有函数。
浏览 0提问于2012-12-17得票数 5
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我想知道，如果有一个得分函数可以描述，或者评级可以与其他曲线进行比较，如何评估曲线的平滑度。 我最初使用标准差来评估曲线的平滑度，当曲线在平坦的条件下是平均的时，它效果很好。然而，如果曲线的斜率使它变得更高，它就不能给出预期的结果，因为它可能会受到最大值或最小值的影响，但我只想考虑平滑度。 下面是我的想法的一个例子： ? ? (只看到绿线)第一张图片中绿线的分数或比率应该更高，因为它看起来比第二张更平滑。 我在想，我是否可以使用Scipy信号模块或其他什么。如果你有任何想法，请给我评论，这将对我有很大帮助。非常感谢。
浏览 1441提问于2021-06-18得票数 0
1回答
我有一个带有波峰和波谷的横断面，想要确定两者的峰值。数据集有相当多的噪声，因此目前，峰值不会作为单个值返回。我试着用滚动均值来平滑数据，即使结果比没有平滑要好，仍然有多个“峰值”。[CSV file here] import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from scipy.signal import argrelextrema
from pandas import read_csv
from numpy import mean
from matplotlib import pyplot
im
浏览 78提问于2019-08-30得票数 1
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我有一些时间序列数据，相对于它变化的速度，这些数据被有效地以截断的精度记录下来。当我描绘它的时候，这会导致楼梯般的质量。我用Pandas来操作和存储数据。有什么方法可以让我用Pandas来平滑楼梯，从时间序列数据推断出额外的精度吗？
更详细的是，下面是一个示例图：
绿线代表记录的温度。我的温度传感器只精确到十分之一摄氏度，但温度变化的速率明显小于十分之一度的每一个记录间隔。
我认为应该可以根据值的变化速度来推断额外的精度，但我不知道最好的方法是什么。通过使用pandas.rolling_mean，我得到了一个看起来不错的结果，但它使用了一个固定的窗口来表示平均值，尽管不同的窗口大小会
浏览 0提问于2018-01-18得票数 1
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我正在使用"kalmanjs“库来平滑GPS数据的航向，它可以正确地从0度到360度，但我不知道如何管理从360度到0度的航向。
有人能帮帮我吗？
浏览 23提问于2021-06-02得票数 0
我有一个包含多个数据列表的嵌套列表。我可以将每个数据源绘制在它自己的图形上，但是我被困在试图在单个图形中从每个数据源的顶部获得一条平滑线。以下是使用mtcars数据集的代码示例。 library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(ggplot2)
by_cyl <- mtcars %>%
group_by(cyl, gear) %>%
nest() %>%
rename(cyl_data = data)
by_gear <- mtcars %>%
group_by(ge
浏览 11提问于2019-03-22得票数 1
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我在Redshift中存储了过去3年的销售数据，它每天都会更新。我想要开始预测下周(基于任何算法作为开始)。 因为我们每天有1000万个数据点，所以我想直接在Redshift中作为查询运行预测，并从它生成预测。 理想的方法是什么？ (目前我正在使用HWES (指数平滑)，由于计算能力的限制，它在pandas中运行在一个较小的数据子集上。可以灵活地查看任何预测模型，如SARIMA、Deep AR (如果需要)
浏览 23提问于2020-12-24得票数 0
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SGD优化器图
、、、、
我只想问你一个简短的问题。我知道val_loss和train_loss不足以判断模型是否过度拟合。然而，我希望通过监测val_loss是否在增加来作为一个粗略的衡量标准。当我使用SGD优化器时，我似乎有两种基于平滑值的不同趋势。我应该使用哪一个？蓝色是val_loss，橙色是train_loss。
从平滑度= 0.999开始，两者似乎都在减少，但从平滑度= 0.927开始，val_loss似乎在增加。感谢您的阅读!
另外，什么时候是降低学习率的好时机？它是直接在模型过度拟合之前吗？
浏览 27提问于2020-01-09得票数 1
2回答
我知道平滑度通道实际上是粗糙度。但我下载了一些模型，包括纹理，它们都有一个粗糙度图像。但我不能在图像中读取粗糙度(或平滑度)有多大，所以我实际上不知道平滑度值应该有多大才能使模型看起来完美。
我怎样才能检测到这个呢？
谢谢
PS:请看我的另一个问题，我在两周前问过这个问题，我仍然没有得到任何答案：
浏览 231提问于2019-11-09得票数 1
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我有几个(多达几百个) hdf5文件，其中包含并行模拟的结果:每个计算节点创建一个独立的hdf5文件，以避免任何同步问题。
有没有任何方法来创建hdf5文件中所有数据的“映像”，比如，这个“映像”看起来像是拥有所有数据，但实际上，它将提供来自其他文件的数据？
我要找的是：
"data-node0.h5"
spike/PopulationA -> pandas data frame columns=[0,3,6,9]
"data-node1.h5"
spike/PopulationA -> pandas data f
浏览 4提问于2017-10-21得票数 2
1回答
我正在使用scipy.signal.cspline1d()来平滑我已有的时间序列。一切都很好，但是现在我想描述这个过程，我意识到我不知道参数lamb实际上代表什么。当然，我可以只报告我使用的值，但我认为用更容易掌握的平滑属性来描述它可能更有用，例如低通滤波中的截止频率，或一起平均的点数等。
在的文档页面上，我发现有一个平滑参数，它与拟合的数据点的数量多少有些关联，但并不能真正根据它来决定如何将其应用于我的数据。
那么，lamb和其他一些指标之间有直接的关系吗？
谢谢!
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
在DEAP算法()中，我注意到我们需要指定世代数(NGEN)。有人告诉我，如果帕累托曲线是平滑的，就已经达到了收敛。
可以通过在统计数据中指定“平滑度”值来监控收敛。然而，我仍然对如何定义“平滑度”感到困惑。例如，以为例。在本例中，我们如何监控平滑度？通常，我如何监控DEAP中的收敛？
浏览 52提问于2017-02-08得票数 2
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对于下面具有非等距x值的曲线，我希望得到平滑的y值。
如何在Python中做到这一点？
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
x = [0,0.1, 0.3, 0.6,0.7, 0.8, 0.9, 1.2, 1.4, 1.6, 1.9, 2.1, 2.4, 2.6, 2.9, 3.1, 3.3, 3.6, 4.0, 4.1, 4.5, 4.7, 5.1, 5.6, 5.9, 6.1]
y =
浏览 2提问于2019-03-23得票数 0
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我需要使用ggplot创建一个12个物种的数量与深度的散点图。 这就是我到目前为止所知道的： library(ggplot2)
ggplot(data = ReefFish, mapping = aes(count, depth)) 但是，如何使用geom_point()、geom_smooth()和facet_wrap()来包含一个平滑器，以及只包含数据中我想要的12个物种(ReefFish)？因为我相信我现在拥有的包括了数据中的所有物种。 下面是我的部分数据示例： ?
浏览 13提问于2021-09-15得票数 0
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如果我创建一个简单的散点图并添加一个动画，我就可以在状态之间得到一个漂亮的“平滑”过渡。
library(tidyverse)
library(gganimate)
data("diamonds")
ggplot(diamonds) +
aes(carat, price) +
geom_point() +
transition_states(clarity)
但是如果我想用颜色来区分这些点，那么“平稳”的过渡就失去了。
ggplot(diamonds) +
aes(carat, price, color = clarity) +
geom_point()
浏览 5提问于2022-03-11得票数 0
1回答
编辑:我想做一个基于以下代码的图：
function one(varargin)
thresh = 200;
setenv GNUTERM 'x11';
x = [0.05:0.05:10];
x = transpose(x);
y = rand(200, 1);
y(y <= 0.9) = 0.9;
plot(x, y);
xlabel('time');
ylabel('values above thresh');
end
..。问题是，我不希望它只是一个变化无常
浏览 1提问于2013-01-04得票数 0
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我有一个大的分组数据的数据帧。我研究并看到了一种潜在的方法是使用标准deviation.Is的差异，有一种方法可以根据时间序列数据是如何计算平滑指数的，以便将平滑数据从嘈杂的data.Two中分离出来。
平滑(无噪声)
粗糙(噪声)
浏览 2提问于2021-07-29得票数 1
1回答
我有两个数据的示例，如下所示； ? 如果我绘制这两者，数据A会有一个更平滑的线状图，数据B会有更多的尖峰图。我如何使用pandas来确定/区分数据集的平滑度，例如，通过对数据进行计算，并给它一个指数，我可以将其等同于数据的平滑度。我寻找了一个解决方案，有一个使用标准差的建议。这是基于R的，对此有什么想法吗？什么样的计算才能得到我想要的结果？有谁能给我指个方向吗？
浏览 29提问于2021-07-29得票数 1
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我在用python sklearn库测试的情感分析分类器上获得了不同寻常的高准确率。这通常是某种训练数据的泄漏，但我不能确定是否是这种情况。 我的数据集有大约50k条非重复的IMDB评论。 import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import Coun
浏览 48提问于2020-11-08得票数 1
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2回答
我有一个熊猫数据框，看起来像这样：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot
data = [{'A': 21, 'B': 23, 'C':19, 'D':26,'E':28,
'F':26,'G':23,'H':22,'I':24,'J':21}]
# Creates DataFrame.
df = pd.DataFrame(data)
plt.figure(
浏览 25提问于2020-05-07得票数 0
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1回答
如何获得具有平滑的危险估计值和95%置信区间的数据集或表，例如在运行时显示的时间间隔。
ods graphics on;
proc lifetest data=melanoma34 plots=(h(cl));
time weeks*censor(1);
run;
编辑这是我运行的
data melanoma34;
infile '/folders/myfolders/amsus/data/melanoma34.dat';
input weeks status$;
if status='alive' then censor=1;
els
浏览 3提问于2015-02-21得票数 0
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5回答
WPF网卡设计
、、
如何设计一个包含可以翻转的卡片并且两面都有内容的应用程序？
这张卡片有点像明信片，一面是图像，另一面是信息。它也应该能够平滑地旋转。
浏览 3提问于2011-06-24得票数 2
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熊猫滚动窗口函数偏移数据
、、、
我尝试使用Pandas rolling_window函数，win_type =‘win_type’或win_type= 'general_gaussian‘。我有一个时间序列数据集，索引的日期时间，我需要一个平滑功能，以减少噪音。我想避免箱型车，而是使用高斯加权。我试验了许多窗口大小和std (对于高斯)，以及窗口大小、功率和宽度值(对于一般高斯)，并且我始终得到相同的结果:平滑的输出被偏移到低于原始输入数据。这是同样的问题，但仍然没有得到回答的。
我试图用于此的具体代码行是：
dNorth_smooth = rolling_window(s, window=40, win_type=
浏览 6提问于2014-11-29得票数 2
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2回答
python中的连续样条
、、、、
我正在使用scipy的对一些时间序列数据进行样条和导数计算。它通常工作得相当好，尽管平滑因子可能会有一点微调。
我的问题是，我的数据集每隔几分钟左右就会用新数据更新一次(但不是以预先确定的时间间隔)。当添加新数据时，我想继续我的样条/导数，而不必重新计算整个样条。
我一直在寻找某种“递归”样条方法，但没有成功。有没有人有什么建议，我应该从哪里开始寻找，或者是一个可能比scipy更适合这项工作的软件包？
浏览 1提问于2018-07-24得票数 0
我在PyTorch中做一个分类任务(二进制)，所以对于标签0和1。不，我想引入标签平滑作为另一种正则化技术。因为我使用冰损失，所以没有像交叉熵损失那样使用标号平滑的函数(对于人大于0,1)。现在，我正在考虑不是在损失中，而是在数据本身中实现它。在y_true进入亏损之前，将其替换为0->0.1和1->0.9是否正确？
浏览 1提问于2022-07-28得票数 0
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我正在尝试学习R中的gam()，以便使用预测器上的样条函数进行逻辑回归。在我的代码中，两种绘图方法给出了相同的形状，但在logit标度中的响应范围不同，似乎其中一个截取缺失。两者都应该是正确的，但是，为什么在范围上的差异？ library(ISLR)
attach(Wage)
library(gam)
gam.lr = gam(I(wage >250) ~ s(age), family = binomial(link = "logit"), data = Wage)
agelims = range(age)
age.grid = seq(from = agelims[
浏览 42提问于2019-02-02得票数 2
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我需要帮助，在自定义平滑我的时间序列数据。下面的代码使用sm.regression和approx函数平滑数据，但平滑程度不是用户控制的，即通过改变函数参数，我希望能够控制平滑曲线是否更接近于底层数据。
find.extrema <- function(x)
{
if(is.xts(x)) {
y = as.vector( Cl(x) )
} else {
y = x
}
n = len(y)
t = 1:n
h = h.selec
浏览 1提问于2016-12-14得票数 0
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我有一个包含50000个观测数据的数据集，其中列的基数很高。对它们进行编码的最佳方法是平均编码，然后使用正则化。我将使用简历而不是平滑。但是当我看到人们使用它的时候，他们会在火车和测试装置上使用它。
应该先将数据集拆分为训练集和测试集，然后对其进行编码，还是可以从一开始就在完整数据集上直接编码？
如果我先把数据分割成火车和测试集，有人能告诉我为什么吗？
浏览 0提问于2019-05-19得票数 3
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如何计算或技巧UIBezierPath控制点平滑形状。每个控制点都必须移动。但它的形状保持不变。我试过了，但它不平滑，我不知道我可以从哪里得到一个完整的算法或例子？请帮帮我谢谢。
例如。
浏览 0提问于2014-01-08得票数 1
3回答
假设我们有一个类Potato (以及相应的实例)，它有一个平滑度属性，该属性用于其他方法，但并不假装是公共的。此属性是在创建实例时设置的，并且仅在实例内部使用。
此外，我的系统应该支持几个数据库驱动程序，因此我有一个接口“数据库适配器”，它将由使用我现在想要使用的驱动程序的类实例化。
现在问题来了。我需要使对象(土豆)持久化并将其保存到数据库中，因此我应该使用数据库适配器类保存土豆的平滑度，但是..这是私人的！我如何发送土豆的平滑度，而不使其可用于其他目的？
提前感谢
浏览 0提问于2012-04-10得票数 1
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我有两个数据集，包含40000个样本。我想在python中计算这两个数据集之间的Kullback-Leibler散度。在python中有什么有效的方法可以做到这一点吗？
浏览 2提问于2017-07-13得票数 3
1回答
测试非负矩阵分解预测的正确方法是什么？假设数据集是一个包含用户和观看过的电影(没有分级)的矩阵。首先，我将矩阵分为训练集和测试集(40%测试集)。然后我用NMF分解训练矩阵。然后我使用测试矩阵，删除所有电影条目的一半，看看真正的测试矩阵重建得有多好。
NMF还使用了哪些其他评估方法？有比删除测试集中的电影条目更好的方法吗？
浏览 1提问于2012-09-02得票数 0
这可能是一个非常基本的问题，但我还没有找到答案。当为method = "gam"时，geom_smooth函数中是否有与span参数等效的参数？我不熟悉GAM的一般，所以我将感谢任何关于这方面的意见。我想给n> 1'000的数据添加一个更灵活的(wigglier)平滑器，而method = "loess"需要很多时间来计算。
浏览 18提问于2020-12-22得票数 0
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我想为几个numpy数组(每个数组具有不同的长度)制作一组可比较的经验CDF，并将它们存储在pandas数据帧中：
a = scipy.randn(100)
b = scipy.randn(500)
# ECDF from statmodels
cdf_a = ECDF(a)
cdf_b = ECDF(b)
问题是，cdf_a.x, cdf_a.y会有不同的cdf_b.x, cdf_b.y长度，我希望它们是相同的长度，即使用相同数量的柱子来计算CDF，以便可以从熊猫DataFrame以相同的比例绘制这些数据。这是不可能的：
df = pandas.DataFrame({"cdf_a&#
浏览 0提问于2013-04-04得票数 2
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抖动通过在从高颜色深度(例如32位浮点)到较低颜色深度(例如8位整数)的图像上添加一个“噪声”来增加色彩深度。一个先决条件是像素密度足够高，使大脑能够将多个像素“混合”在一起。它也取决于观看距离。我最感兴趣的是电话或桌面工作站的距离。抖动算法也很重要，但是为了这个问题，让我们假设它是“完美的”。
RGB8 (TrueColor，1600万种颜色)需要抖动以获得平滑的渐变，而且对于您的普通监视器来说会变得非常漂亮。RGB5 (HighColor，~32k颜色)需要抖动以使渐变看起来几乎平滑，但我认为像素密度在这一点上确实很重要。我不确定RGB4 (~4k颜色)或R3G3B2 (256个颜色)是否
浏览 0提问于2016-10-02得票数 4
我正在尝试使用pandas在excel中找到一个类似的工作表名称。 目前，我正在使用下面的代码在pandas中获取一个工作表的数据帧。 excel= pd.ExcelFile(excel)
tab_name = 'Employee'
emp_df= excel.parse(tab_name) 但是，如果excel中的工作表名称包含任何空格或其他额外字符，则此代码将失败。 有什么简单的方法可以做到这一点吗？
浏览 16提问于2019-10-11得票数 2
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如何使用按钮平滑地放大和缩小图表？下面我给出了图的代码近似值。(如果这很重要:我每秒都有数据。)
var min = chart.xAxis[0].getExtremes().min,
max = chart.xAxis[0].getExtremes().max;
chart.xAxis[0].setExtremes((min + 12 * 2000),(max - 12 * 2000));
浏览 17提问于2020-02-04得票数 0
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我正在尝试在R中绘制一条平滑的曲线。我有以下简单的玩具数据：
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> y
[1] 2 4 6 8 7 12 14 16 18 20
现在，当我使用一个标准命令绘制它时，它看起来当然是凹凸不平的：
> plot(x,y, type='l', lwd=2, col='red')
如何使曲线平滑，以便使用估计值对3条边进行舍入？我知道有很多方法可以拟合一条平滑的曲线，但我不确定哪种方法最适合这种类型的曲线，以及如何用R编写它。
浏览 16提问于2010-08-14得票数 93
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我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
我是一名土木工程研究生，从事桥梁的生存建模工作。我使用SAS和Kaplan-Meier方法来分析数据。我想使用Kernel平滑或Bezier平滑将生存概率图覆盖在平滑曲线上。但由于这些方法在统计软件包中不可用，我将生存概率导出到excel以便手动生成它(我这样做可能是错误的)。经过几次尝试，我想不出如何在Excel中做这件事。
我附上了一个excel文件图像与数据和我正在工作的Kaplan Meier曲线，如果有人能通过编码内核平滑或Bezier平滑步骤来帮助我，并覆盖曲线并将文件重新发布给我，我将不胜感激。或者，更有效地为我提供一个excel插件来做这件事，或者SAS代码来做这件事。
浏览 2提问于2019-06-11得票数 0
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x1, x2, test_size=0.2)
d=len(X_train)
for i in range(d):
print(x2[i])
当我运行这个代码时，我使用的是包含2500个数据的数据集，这个错误发生了，我的代码有什么问题，你能帮我吗？？这显示了一些数据，而不是错误。
7.9 7.82 7.67 7.7 9.49 9.49 9.4 9.23 9.87 9.7 9.87 9.2 8.9 8.95 8.93 8.89 9.15 9.44 9.65 11.0 11.12 11
浏览 2提问于2018-04-19得票数 0
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当您对折线图使用Zedgraph并将IsSmooth设置为true时，线条会很好地弯曲，而不是具有硬角/角。
虽然这看起来更好的大多数图表-in我的谦虚的意见-有一个小问题。平滑算法使线条在向上或向下移动之前进行一点“俯冲”或“凹凸”。
在大多数情况下，如果数据点本身是平滑的，这不是问题，但是如果你的数据点从0到15，'dive‘会使直线在x轴下移动，这使得看起来好像有一些数据点在零以下(事实并非如此)。
我怎样才能解决这个问题(最好是很容易;)
浏览 0提问于2008-09-13得票数 1
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第一张图片是原始图像，第二张图片是通过重新排列第一张图片中的像素而创建的。正如您所看到的，曲线的边缘看起来像一个楼梯，因为像素是通过对坐标进行地板运算从第一张图片中选择出来的。有没有可能像Photoshop中的抗锯齿功能那样平滑边缘。
2018年4月26日编辑:根据Cris Luengo的说法，我实现了双线性插值，并将其应用于图像。这是结果(忽略橙色对象)。
橙色对象附近的曲线看起来仍像楼梯，但其余部分看起来更平滑。有没有其他算法可以让它更流畅？我发现实现双三次插值很令人困惑，但如果它使图像更平滑，我会尝试。
浏览 0提问于2018-04-26得票数 2
我需要一个函数，其中o=f(v)返回一个包含o(i)=(v(i)+v(i+1))/2的向量，换句话说：
(v(1)+v(2))/2
(v(2)+v(3))/2
(v(3)+v(4))/2
(v(4)+v(5))/2
...
例如，对于输入向量
v= 1;3;5;3;9;9
结果将是
2;4;4;6;9
那是什么？移动平均线？平滑函数？在Matlab中，似乎有“平滑”，这可能是我正在寻找的，但我没有看到在八度。提前谢谢你的提示。
浏览 0提问于2021-09-30得票数 0
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如何显示所有可能颜色的网格？
、、、、
如何在逻辑序列中创建包含所有可能的RGB颜色组合的网格？如下所示：
每种颜色使用256个值将产生(256^3=) 16,777,216种可能的颜色，这些颜色可以排列成(16,777,216=的) 4,096 x 4,096正方形。
我知道如何制作一组颜色，然后显示它们，但我要求的是在颜色之间进行平滑过渡背后的逻辑。
浏览 0提问于2012-11-30得票数 2
我想使用中值滤波器来平滑信号，我看到Python中有两种方法可以使用：
medfilt从scipy.signalDataFrame.rolling().median()到pandas
通过为这两种方法选择相同的窗口大小，我得到了不同的结果。我附上了一个示例数据集。此外，在第二种方法中，当应用过滤器(根据窗口大小)时，数据点的数目会发生变化，但在第二种方法中，平滑数据的数量与原始数据相同。
这两种方法有什么区别，为什么得到不同的结果？
import pandas as pd
import scipy.signal as ss
signal = [4, 3.8, 3.75, 3.9, 3.53,
浏览 2提问于2022-03-27得票数 1
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