Python：时间序列数据的三次样条回归

Question

我有如下数据。我想找到适合整个数据集（link to sample data）的CUBIC SPLINE曲线。

到目前为止我已经尝试过的事情：

1. 我已经通过了scipy的三次样条函数，但是所有这些函数只能在单个时间给出结果，而我希望在整个时间范围内只有一条曲线。

2. 我通过绘制scipy.interpolate.splrep生成的4个结的样条系数的平均值来绘制图形，但结果并不理想，也没有达到我的目的。

可以帮助我的事情

1. 关于如何优化结的数量和位置以使其更合适的想法

2. 如果不是那样，那么如果有人可以帮助我找到给定数量的结时三次样条的确切多项式系数。

3. 如果有人可以提出解决此问题的完整方法。

Answer 1

我制作了一个3D数据散点图，将时间戳从第一个时间戳转换为“经过的时间（以秒为单位）”，如下图所示。在我看来，该数据在某种程度上相当于离群值的3D，此处显示为整行数据，远低于大多数其他数据。这将使创建任何类型的3D表面贴合变得困难。