用 x 轴上的日期插值曲线答案

【问题标题】：Interpolating curve with dates on the x-axis用 x 轴上的日期插值曲线
【发布时间】：2016-12-20 00:45:52
【问题描述】：

我已经绘制了一条曲线，其中 x 轴只是使用 datetime 模块的日期，但我希望能够在它们之间进行插值。例如，我想在 2017-05-05 上插入值，即使我没有在那里输入值。我的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt


eudata = pd.read_csv("H:/euriborspots.csv")

months = eudata.ix[:, 'Expiry']
badspots = eudata.ix[:, 'Spot'] 
spots = [100 -x for x in badspots]


dates = [dt.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d').date() for d in months]
datearray = np.array(dates)
ratearray = np.array(spots)

ratecurve = plt.plot(datearray, ratearray)

有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

什么样的插播？线性（绘制“最佳拟合”线）、多项式、指数，使用机器学习技术？有些比其他的更容易做到:)

标签： python matplotlib interpolation

【解决方案1】：

插值是一个相当广泛的话题。像往常一样，Wikipedia 是一个从兔子洞开始的好地方，如果您有兴趣的话，尽管首选的方法往往是特定领域的。在 python 中，您的选项可能会按照我考虑的顺序列出：

1.通用轮询

Python 在scipy package 中支持多种技术

例如，从文档中，可以使用 1D interpollation 来执行

scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear'))

插入一维函数。

x 和 y 是用于逼近某个函数 f 的值数组：y = f(x)。该类返回一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。

从这里开始的好处是它是一个快速简单的启动位置，需要最少的依赖项（例如包含在 Anaconda 中），并且如果您希望以后更改模型，它提供了很大的灵活性。

Plotting code found in the docs: 和 in the docs

2。简单的一维插值

简单的一维插值也可以找到right in numpy

numpy.interp(x, xp, fp, )

一维线性插值。

将一维分段线性插值返回给一个函数，该函数在离散数据点具有 > 给定值。

从这里开始的好处是，如果您使用 matplotlib，您可能已经设置了 numpy

3.更复杂的插值

引用的 Scipy 包含所有典型用例，但有时您需要一个具有更高通用性的模型。 Sklearn 包含许多强大的回归技术。例如，Gaussian Process 允许插值包括除值之外的方差估计。来自文档：

处理日期

如果您担心无法将日期轻松输入到大多数这些数值方法中，有几种existing (python using datetimes) (an example of conversion in matlab forums) 方法可以做到这一点。

【讨论】：