Question

我对Python还是很陌生，所以我无法解决一个琐碎的问题。我需要创建一条由连接某些点的直线组成的复合线。我有一个txt文件，其中包含点的2D（x-y）坐标集。我正确地读取了文件并将数据存储在数据框中。然后使用for循环，获取两个连续的点，并使用numpy函数polyfit找到通过这些点的线的系数（coefficients_i）。然后，我创建了连接点（yaxis_i）的直线的单个线段，但是我不能创建由不同线段组成的单个合成线。我的行应为：yaxis_i + yaxis_（i + 1）+ ... + yaxis_（i + n），我希望将其存储在数据框中，以便可以轻松绘制它。我试图将不同的段追加到numpy.ndarray中，但它似乎不起作用。这是代码：

d = []
e = []
for i in range(len(ln_pts)-1):
    x_i = [ln_pts.iat[i+1,0],ln_pts.iat[i,0]]
    y_i = [ln_pts.iat[i+1,1],ln_pts.iat[i,1]]
    coefficients_i = np.polyfit(x_i, y_i, 1)    
    print('m',i,' =', coefficients_i[0])
    print('q',i,' =', coefficients_i[1])
    
    # Compute the values of the lines (yaxis) in a given domain (xaxis)
    polynomial_i = np.poly1d(coefficients_i)
    xaxis_i = np.arange(x_i[1],x_i[0])
    yaxis_i = polynomial_i(xaxis_i)
    d.append(xaxis_i)
    e.append(yaxis_i)

有解决这个问题的主意吗？谢谢

Answer 1

您不需要创建多项式拟合，然后在更密集的x值集合中进行插值。此操作称为<逐段线性插值。 Numpy已经有一个interp()可以为您完成此操作。

除非您在下游使用熊猫，否则也无需将熊猫引入方程式。

pts = np.loadtxt('myfile.txt')
wanted_xpts = np.linspace(pts[:, 0].min(), pts[:, 0].max(), 10000)
interp_ypts = np.interp(wanted_xpts, pts[:, 0], pts[:, 1])

plt.plot(pts[:, 0], pts[:, 1], 'or')
plt.plot(wanted_xpts, interp_ypts, '-k')
plt.show()

您绝对必须使用循环吗？这是不必要且效率低下的，但是无论如何您都可以在这里进行：

您的代码通常可以胜任此工作。无需计算多项式拟合。您可以将interp与x_i和y_i一起使用。

d, e = [], []
for i in range(len(ln_pts)-1):
    x_i = [ln_pts.iat[i+1,0],ln_pts.iat[i,0]]
    y_i = [ln_pts.iat[i+1,1],ln_pts.iat[i,1]]
    xaxis_i = np.linspace(x_i[1], x_i[0], 10)
    yaxis_i = np.interp(xaxis_i, x_i, y_i)
    d.append(xaxis_i)
    e.append(yaxis_i)

现在，您在d和e的各个列表中拥有每个分段的所有新x和y点。您可以简单地使用np.hstack将所有这些堆栈堆叠到一个一维数组中。

xpts = np.hstack(d)
ypts = np.ystack(e)

然后，您可以根据需要将它们分配给数据框列。

在for循环中从numpy.ndarray创建一个熊猫数据框

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