在x軸上插入日期曲線

我繪製了一個曲線，其中x軸只是使用日期時間模塊的日期，但我希望能夠在它們之間進行插值。例如，我想在2017-05-05上插值，即使我沒有在那裏放置一個值。我的代碼看起來像：在x軸上插入日期曲線

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime as dt 
import matplotlib.pyplot as plt 


eudata = pd.read_csv("H:/euriborspots.csv") 

months = eudata.ix[:, 'Expiry'] 
badspots = eudata.ix[:, 'Spot'] 
spots = [100 -x for x in badspots] 


dates = [dt.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d').date() for d in months] 
datearray = np.array(dates) 
ratearray = np.array(spots) 

ratecurve = plt.plot(datearray, ratearray)

任何人都可以幫忙嗎？

來源

2016-12-19 CameronJWhitehead

什麼樣的語調？線性（繪製「最佳擬合」線），多項式，指數，使用機器學習技術？有些人比其他人更容易做:) –

插值是相當廣泛的話題。像往常一樣，如果你有興趣，Wikipedia是一個很好的開始兔子洞的地方，雖然首選的方法往往是非常特定領域的。在Python中，你的選擇而定的順序，我會考慮他們列出：

1.通用Interpollation

Python支持的scipy package

例如幾種技術，從文檔， 1D interpollation可以與

scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear'))

來執行內插1D函數。

x和y是用於近似某些函數f的值的數組：y = f（x）。該類返回一個函數，其調用方法使用插值來查找新點的值。

開始在這裏的好處是，它是一個快速簡便的啓動位置，只需要很少的依賴關係（包括在蟒蛇，例如），並提供足夠的靈活性，如果你正在尋找後改變你的模型。

Plotting code found in the docs:和in the docs

2.簡單的一維插值

簡單的一維插值也可以找到right in numpy

numpy.interp(x, xp, fp,)

一維線性插值。

將離散數據點處的一維分段線性插值返回給具有>給定值的函數。

從這裏開始的好處是，你可能已經建立了numpy的，如果你正在使用matplotlib

3.更復雜的內插

引用的SciPy的包中的所有典型應用案例，但有時候你想要一個更具普遍性的模型。 Sklearn包含許多強大的迴歸技術。例如，Gaussian Process允許插值，其中包括除了值之外的方差估計。從文檔：

與日期

如果你擔心日期不易被輸入到大部分的這些數值方法處理，有幾個的existing (python using datetimes)(an example of conversion in matlab forums)方式這樣做。

來源

2016-12-19 16:20:36

在x軸上插入日期曲線

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