在x轴上插入日期曲线

我绘制了一个曲线，其中x轴只是使用日期时间模块的日期，但我希望能够在它们之间进行插值。例如，我想在2017-05-05上插值，即使我没有在那里放置一个值。我的代码看起来像：在x轴上插入日期曲线

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)

任何人都可以帮忙吗？

来源

2016-12-19 CameronJWhitehead

什么样的语调？线性（绘制“最佳拟合”线），多项式，指数，使用机器学习技术？有些人比其他人更容易做:) –

插值是相当广泛的话题。像往常一样，如果你有兴趣，Wikipedia是一个很好的开始兔子洞的地方，虽然首选的方法往往是非常特定领域的。在Python中，你的选择而定的顺序，我会考虑他们列出：

1.通用Interpollation

Python支持的scipy package

例如几种技术，从文档， 1D interpollation可以与

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

来执行内插1D函数。

x和y是用于近似某些函数f的值的数组：y = f（x）。该类返回一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。

开始在这里的好处是，它是一个快速简便的启动位置，只需要很少的依赖关系（包括在蟒蛇，例如），并提供足够的灵活性，如果你正在寻找后改变你的模型。

Plotting code found in the docs:和in the docs

2.简单的一维插值

简单的一维插值也可以找到right in numpy

numpy.interp(x, xp, fp,)

一维线性插值。

将离散数据点处的一维分段线性插值返回给具有>给定值的函数。

从这里开始的好处是，你可能已经建立了numpy的，如果你正在使用matplotlib

3.更复杂的内插

引用的SciPy的包中的所有典型应用案例，但有时候你想要一个更具普遍性的模型。 Sklearn包含许多强大的回归技术。例如，Gaussian Process允许插值，其中包括除了值之外的方差估计。从文档：

与日期

如果你担心日期不易被输入到大部分的这些数值方法处理，有几个的existing (python using datetimes)(an example of conversion in matlab forums)方式这样做。

来源

2016-12-19 16:20:36

在x轴上插入日期曲线

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