python - 逐个常数插值的函数，它每秒复制一次最后一个值直到Python 2.7中的下一个数据点

我正在使用Python 2.7，并且有时间戳和相应的值。我想将这些值设置为每秒一个值的时基，即最后一个测量值。所以：

[[1,  4,  6],
 [15, 17, 12]]

至：

[[1,  2,  3,  4,  4,  6],
 [15, 15, 15, 17, 17, 12]]

我想出了这个，它可以满足我的要求，但是必须有一种更优雅的方法。有人知道吗？

import numpy as np

#Example data:
origdata= {}
origdata['time'] = [4, 26, 37, 51, 59, 71, 93]
origdata['vals'] = [17, 5, 43, 21, 14, 8, np.NaN]

extratime = [t-1 for t in origdata['time']]
data={}
data['time'] = np.concatenate((origdata['time'][:-1], extratime[1:]), axis=0)
data['vals'] = np.concatenate((origdata['vals'][:-1], origdata['vals'][:-1]), axis=0)

sorter = data['time'].argsort()
data['time'] = data['time'][sorter]
data['vals'] = data['vals'][sorter]

filledOutData = {}
filledOutData['time'] = range(data['time'][0], data['time'][-1])
filledOutData['vals'] = np.interp(filledOutData['time'], data['time'], data['vals'])

使用以下代码绘制原始数据和所需结果可得到下图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(origdata['time'], origdata['vals'], '-o', filledOutData['time'], filledOutData['vals'], '.-')
plt.legend(['original', 'desired result'])
plt.show

最佳答案

尝试这个：

data = {}
times = [4, 26, 37, 51, 59, 71, 93]
vals = [17, 5, 43, 21, 14, 8, float('nan')]
# i don't have numpy so i had to change to nan

for i in range(times[0], times[-1]+1):
    if i in times:
        v = vals[times.index(i)]
    data.setdefault('time', []).append(i)
    data.setdefault('vals', []).append(v)

print data['time']

[4、5、6、7、8、9、10、11、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28 ，29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50、51、52、53 ，54、55、56、57、58、59、60、61、62、63、64、65、66、67、68、69、70、71、72、73、74、75、76、77、78 ，79，80，81，82，83，84，85，86，87，88，89，90，91，92，93]

print data['vals']

[17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、17、5、5、5， ，5、5、5、5、5、5、5、5、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、43、21、21、21 ，21，21，21，21，21，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，8，8，8，8，8，8，8，8 ，8，8，8，8，8，8，8，8，8，8，8，8，8，nan]

关于python - 逐个常数插值的函数，它每秒复制一次最后一个值直到Python 2.7中的下一个数据点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35871809/