几何 X-Y 数据的 Pandas 线性插值似乎忽略了点

问题描述

我正在尝试对 Pandas 中的数据帧进行上采样（从 50 Hz 到 2500 Hz）。我必须上采样以匹配以更高频率采样的传感器。我有来自铣床的 x、y、z 点。 当我绘制原始数据时，线条看起来很直，正如我所料。

我像这样插入数据框：

df.drop_duplicates(subset='time',inplace=True)
df.set_index('time',inplace=True)
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
upsampled = new_df.resample('0.4ms').interpolate(method='linear')
plt.scatter(upsampled['X[mm]'],upsampled['Y[mm]'],s=0.5)
plt.plot()

我也试过

upsampled = df.resample('0.4L').interpolate(method='linear')

我希望新点总是介于原始点之间。由于我从 50 Hz 到 2500 Hz，我希望原始数据中的每对点之间有 50 个均匀间隔的点。不过好像有些原点被忽略了，如下图所示（第二张图放大了一个特别麻烦的地方）。

此图显示了橙色的原始点和蓝色的上采样插值点（两者都是分散的，尽管上采样点非常密集，看起来像一个图）。代码如下所示。

upsampled = df.resample('0.4ms').interpolate(method='linear')
plt.scatter(upsampled['X[mm]'],s=0.5,c='blue') 
plt.scatter(df['X[mm]'],df['Y[mm]'],c='orange')
plt.gca().set_aspect('equal',adjustable='box')
fig.show()

有什么想法可以使插值工作吗？

解决方法

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