В Python существует несколько методов повторной выборки и интерполяции данных. Вот некоторые часто используемые методы:

1. Функции resampleи interpNumPy: NumPy предоставляет функцию resample, которую можно использовать для повторной выборки массива. к новой форме. Кроме того, функцию interpможно использовать для интерполяции значений внутри массива на основе различных методов, таких как линейный, ближайший, полиномиальный и т. д.

2. Модуль interpolateSciPy: библиотека SciPy предлагает различные методы интерполяции через свой модуль interpolate. Он включает в себя такие методы, как линейная, полиномиальная, сплайновая интерполяция и радиальная базисная функция (RBF).

3. Метод resamplePandas: Pandas предоставляет метод resampleдля повторной выборки данных временных рядов. Он позволяет агрегировать или субдискретизировать данные на основе различных временных интервалов, например ежедневно, еженедельно или ежемесячно.

4. KernelRidgeи GaussianProcessRegressorScikit-learn: эти модули в Scikit-learn предоставляют методы интерполяции на основе регрессии. KernelRidgeиспользует регуляризованную гребневую регрессию с помощью трюка ядра, а GaussianProcessRegressorподгоняет к данным модель гауссова процесса.

5. Функция resizeOpenCV: библиотека OpenCV предлагает функцию resize, которую можно использовать для повторной выборки и интерполяции изображений. Он позволяет изменять размеры изображений до определенных размеров, используя различные методы интерполяции, такие как линейная, кубическая или площадная интерполяция.