Numpy 如何对包含日期时间对象的数组进行插值

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库对包含日期时间对象的数组进行插值，以便更好地预测未来的趋势。

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插值的基础知识

插值是一种在已知数据点的基础上估计未知点数值的方法，需要通过已知数据点之间的线性或非线性规律来预测未知点的数值。在Numpy中，插值的函数为interp，其中第一个参数为要插值的自变量，第二个参数为已知的因变量，第三个参数为要进行插值的未知自变量，第四个参数为插值的方法。

插值方法

Numpy中支持的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值以及阶梯插值等。对于包含日期时间对象的数组，我们通常使用线性插值或样条插值。

线性插值

线性插值是最基本的插值方法，简单易懂。在Numpy中，线性插值的方法为interp1d，使用时需要指定要插值的自变量和因变量，代码如下：

from numpy import *
from datetime import datetime, timedelta

# 创建含日期时间对象的一维数组
time = array([datetime(2020, 10, 1),
              datetime(2020, 10, 2),
              datetime(2020, 10, 3),
              datetime(2020, 10, 4),
              datetime(2020, 10, 5)])
data = array([1, 2, 3, 4, 5])

# 构建新的时间序列
new_time = array([datetime(2020, 10, 6),
                  datetime(2020, 10, 7),
                  datetime(2020, 10, 8),
                  datetime(2020, 10, 9),
                  datetime(2020, 10, 10)])

# 进行线性插值
f = interp1d(time, data, kind='linear')
new_data = f(new_time)

使用上述代码，可以通过已知的数据点进行线性插值，生成新的数据点。

样条插值

样条插值是一种基于样条函数构建插值函数的插值方法，可以更好地拟合数据点之间的曲线，使得插值函数更加平滑。在Numpy中，样条插值的方法为interp1d，需要通过指定kind参数为cubic来使用样条插值方法，代码如下：

from numpy import *
from datetime import datetime, timedelta

# 创建含日期时间对象的一维数组
time = array([datetime(2020, 10, 1),
              datetime(2020, 10, 2),
              datetime(2020, 10, 3),
              datetime(2020, 10, 4),
              datetime(2020, 10, 5)])
data = array([1, 2, 3, 4, 5])

# 构建新的时间序列
new_time = array([datetime(2020, 10, 6),
                  datetime(2020, 10, 7),
                  datetime(2020, 10, 8),
                  datetime(2020, 10, 9),
                  datetime(2020, 10, 10)])

# 进行样条插值
f = interp1d(time, data, kind='cubic')
new_data = f(new_time)

使用上述代码，可以进行样条插值，生成新的数据点。

插值的应用

假设我们想要以每天的平均气温为基础来预测未来几天的气温情况。我们可以利用已知的气温数据点进行插值，得到一个更为细致的气温趋势，并预测未来几天的气温。代码如下：

from numpy import *
from datetime import datetime, timedelta

# 创建含日期时间对象的一维数组
time = array([datetime(2020, 10, 1),
              datetime(2020, 10, 2),
              datetime(2020, 10, 3),
              datetime(2020, 10, 4),
              datetime(2020, 10, 5)])
temperature = array([20, 22, 23, 21, 19])

# 构建新的时间序列
new_time = array([datetime(2020, 10, 6),
                  datetime(2020, 10, 7),
                  datetime(2020, 10, 8),
                  datetime(2020, 10, 9),
                  datetime(2020, 10, 10)])

# 进行样条插值
f = interp1d(time, temperature, kind='cubic')
new_temperature = f(new_time)

# 输出未来几天的气温预测值
for i in range(len(new_time)):
    print("Date: {:.0f}/{:.0f}/{:.0f}, Temperature: {:.2f}".format(
        new_time[i].year, new_time[i].month, new_time[i].day, new_temperature[i]))

运行上述代码，可以得到未来几天的气温预测值，以便更好地了解气温趋势。