python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？...

亦凉 2023-01-09 12:52 59阅读 0赞

例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示：

In \[1\]: numpy as np

In \[2\]: x = np.linspace(0,10,5)

In \[3\]: y = np.sin(x)

In \[4\]: y\_er = (np.random.random(len(x))-0.5)\*0.1

In \[5\]: data = np.vstack(\[x,y,y\_er\]).T

In \[6\]: data

array(\[\[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, -6.50361821e-03\],

\[ 2.50000000e+00, 5.98472144e-01, -3.69252108e-03\],

\[ 5.00000000e+00, -9.58924275e-01, -2.99042576e-02\],

\[ 7.50000000e+00, 9.37999977e-01, -7.66584515e-03\],

\[ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02\]\])

如果我想使用scipy.interpolate.interp1d,如何格式化它只需要调用一次？我想避免这种重复的方法：

In \[7\]: import scipy.interpolate as interpolate

In \[8\]: new\_x = np.linspace(0,10,20)

In \[9\]: interp\_y = interpolate.interp1d(data\[:,0\], data\[:,1\], kind='cubic')

In \[10\]: interp\_y\_er = interpolate.interp1d(data\[:,0\], data\[:,2\], kind='cubic')

In \[11\]: data\_int = np.vstack(\[new\_x, interp\_y(new\_x), interp\_y\_er(new\_x)\]).T

In \[12\]: data\_int

Out\[12\]:

array(\[\[ 0.00000000e+00, 1.33226763e-15, -6.50361821e-03\],

\[ 5.26315789e-01, 8.34210211e-01, 4.03036906e-03\],

\[ 1.05263158e+00, 1.18950397e+00, 7.81676344e-03\],

\[ 1.57894737e+00, 1.17628260e+00, 6.43203582e-03\],

\[ 2.10526316e+00, 9.04947417e-01, 1.45265705e-03\],

\[ 2.63157895e+00, 4.85798968e-01, -5.54638391e-03\],

\[ 3.15789474e+00, 1.69424684e-02, -1.31694104e-02\],

\[ 3.68421053e+00, -4.27201979e-01, -2.03689966e-02\],

\[ 4.21052632e+00, -7.74935541e-01, -2.61377287e-02\],

\[ 4.73684211e+00, -9.54559384e-01, -2.94681929e-02\],

\[ 5.26315789e+00, -8.97599881e-01, -2.94003966e-02\],

\[ 5.78947368e+00, -6.09763178e-01, -2.60650399e-02\],

\[ 6.31578947e+00, -1.70935195e-01, -2.06835155e-02\],

\[ 6.84210526e+00, 3.35772943e-01, -1.45246375e-02\],

\[ 7.36842105e+00, 8.27250110e-01, -8.85721975e-03\],

\[ 7.89473684e+00, 1.21766391e+00, -4.99008827e-03\],

\[ 8.42105263e+00, 1.39749683e+00, -4.58031991e-03\],

\[ 8.94736842e+00, 1.24503605e+00, -9.46430377e-03\],

\[ 9.47368421e+00, 6.38467937e-01, -2.14799109e-02\],

\[ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02\]\])

我相信会是这样的：

In \[13\]: interp\_data = interpolate.interp1d(data\[:,0\], data\[:,1:\], axis=?, kind='cubic')

解决方法:

因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：

In \[14\]: interp\_data = interpolate.interp1d(data\[:,0\], data\[:,1:\], axis=0, kind='cubic')

In \[15\]: data\_int = np.zeros((len(new\_x),len(data\[0\])))

In \[16\]: data\_int\[:,0\] = new\_x

In \[17\]: data\_int\[:,1:\] = interp\_data(new\_x)

In \[18\]: data\_int

Out \[18\]:

array(\[\[ 0.00000000e+00, 1.33226763e-15, -6.50361821e-03\],

\[ 5.26315789e-01, 8.34210211e-01, 4.03036906e-03\],

\[ 1.05263158e+00, 1.18950397e+00, 7.81676344e-03\],

\[ 1.57894737e+00, 1.17628260e+00, 6.43203582e-03\],

\[ 2.10526316e+00, 9.04947417e-01, 1.45265705e-03\],

\[ 2.63157895e+00, 4.85798968e-01, -5.54638391e-03\],

\[ 3.15789474e+00, 1.69424684e-02, -1.31694104e-02\],

\[ 3.68421053e+00, -4.27201979e-01, -2.03689966e-02\],

\[ 4.21052632e+00, -7.74935541e-01, -2.61377287e-02\],

\[ 4.73684211e+00, -9.54559384e-01, -2.94681929e-02\],

\[ 5.26315789e+00, -8.97599881e-01, -2.94003966e-02\],

\[ 5.78947368e+00, -6.09763178e-01, -2.60650399e-02\],

\[ 6.31578947e+00, -1.70935195e-01, -2.06835155e-02\],

\[ 6.84210526e+00, 3.35772943e-01, -1.45246375e-02\],

\[ 7.36842105e+00, 8.27250110e-01, -8.85721975e-03\],

\[ 7.89473684e+00, 1.21766391e+00, -4.99008827e-03\],

\[ 8.42105263e+00, 1.39749683e+00, -4.58031991e-03\],

\[ 8.94736842e+00, 1.24503605e+00, -9.46430377e-03\],

\[ 9.47368421e+00, 6.38467937e-01, -2.14799109e-02\],

\[ 1.00000000e+01, -5.44021111e-01, -4.24650123e-02\]\])

我没有弄清楚使用np.vstack或np.hstack将new\_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

标签：scipy,python,numpy,interpolation

来源： https://codeday.me/bug/20191120/2044846.html

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