python - 伪增加值表的 'resolution'

Question

我有一个包含 16.000 个条目的测量数组，形式为

[t] [value]

问题是我的数据记录器太慢了，我每秒只有测量点。对于我的模拟，我需要增加伪分辨率。这样每个时间步都除以 1000，每个测量值都必须复制 1000 次。 (为清楚起见，请参见图)。所以我假装增加了我的测量文件的分辨率。

我如何在 Python 中使用 numpy 高效地(!!!)做到这一点。我不想在创建包含 16.000.000 个条目的数组时进行迭代。

将我的时间数组除以 1000 的简单答案不适用于这种情况。

编辑:让它变得更加复杂:除了在我的图片中，每个时间步长的时间增量都不等距。

Answer 1

虽然很难准确地说出您的要求，但我猜您只是想在已有的值之间进行插值。好在 numpy 有一个简单的内置功能，interp1d 模块 ( docs):

>>> from scipy import interpolate
>>> x = np.arange(0, 10)
>>> y = np.exp(-x / 3.0)
>>> f = interpolate.interp1d(x, y)

>>> x_new = np.array([1.5, 2.5, 3.5])
>>> f(x_new)
array([ 0.61497421,  0.44064828,  0.31573829])

就您问题的第二部分而言，numpy 再次为您提供了一个很棒的内置功能! np.repeat 函数应该完全按照您的要求执行，一直到可变时间步长。可以找到文档 here .示例如下:

>>> values = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.repeat(values, [2, 1, 2, 1])
array([1, 1, 2, 3, 3, 4])