Python list value intersection

Question

我有一个不均匀长度值的列表，现在我想将它们转换为从1到100的列表。 因此，如果列表有100个值，那么在位置10将是列表[10]

现在，当我有一个248值的列表，我想要做一个这样的线图和X轴范围从1-100％，所以我可以问/相交什么值在位置10.

或者另一种选择可能是它的值为248（线图），你在x轴上询问2.48的值，它返回某个y值。然后重复100次，每次为x轴值加2.48。

numpy或matplotlib能够做到这一点吗？我不需要整个解释c.q.码。但是，一个好例子或者一个好的方向碰撞会很好。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.interp.html是我需要的

XP = [1，2，3]

FP = [3,2，0]

np.interp（2.5，XP，FP）

1.0

Answer 1

简单！只需使用numpy.linspace让其产生的x位置绘制值：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

vals=np.random.random(248) 
x=np.linspace(1,100,len(vals)) 

plt.plot(x,vals) 
plt.show() 

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进行分采样值列表，你可以使用numpy的“先进”索引：

vals=np.array(vals) 
sample=vals[np.round(np.linspace(0,len(vals)-1,100)).astype(int)] 

现在要找到“位置10”的值，您只需获得sample[10]。

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请注意，像Python列表这样的numpy数组是0索引的。我知道你问索引从1到100（这可以做），但如果你遵循0索引约定并且允许sample从Python索引和索引，那么使用Python和numpy的其余部分将更容易0〜99

sample=np.r_[0,vals[np.round(np.linspace(0,len(vals)-1,100)).astype(int)]]

Answer 2

不舒尔你真的打算这样做，但是Python通常不需要外部模块此：

class NormalizedList(list): 
    def __getitem__(self, index): 
     length = len(self) 
     denorm_index = int ((index * length)/100.0 + 0.5) 
     return list.__getitem__(self, denorm_index) 


mylist = NormalizedList(range(248)) 

print mylist[50]