python，numpy如何插值填补一维数据中遗失的数据

在数据中经常会有遗失或者dirty的数据，这里介绍一种插值的方法：

假如我的数据中 值为 -1 的数字是需要填补的数字；

这里使用的是numpy的 interp(x,x_p,y_p) 方法；

talk is cheapppppppppppppppp,

show me the codeeeeeeeeeeeeeeeeeee!

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


temp = np.array([-1,3,4,6,8,10,-1,15,-1,20,80-1,90,-1])
x_p = np.where(temp != -1)[0]
y_p = temp[x_p]
x = np.where(temp == -1)[0]
result = np.interp(x,x_p,y_p)
print(temp)
temp[x] = result
print(temp)
plt.plot(x_p,y_p,color = 'g')
plt.scatter(x,result,color = 'r')
plt.show()

运行结果：

 绘制图：

图中红点就是插值得到的数据！

写完很晚了，有问题可随时联系！