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为什么我不能插值,即使值是单调增加的?

interpolation scipy python

maximusdooku · 技术社区 · 7 年前

我用这种方式绘制了两个数组:

plt.plot(x1, x2)

我想知道 x2 在 x1=2,5,75,10,100, and 1000

from scipy.interpolate import interp1d
f1=interp1d(x1, x2)
f2=interp1d(x1, x2, kind='cubic')

f2 引发此错误:

ValueError: Expect x to be a 1-D sorted array_like.

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp1d.html

我做错什么了?

x1

array([1.00020004e+00, 1.00020004e+00, 1.00080064e+00, 1.00200401e+00,
       1.00341160e+00, 1.00603622e+00, 1.01173614e+00, 1.02165917e+00,
       1.02965404e+00, 1.04362346e+00, 1.05820106e+00, 1.07688994e+00,
       1.10107906e+00, 1.12688754e+00, 1.16063138e+00, 1.19161106e+00,
       1.23578843e+00, 1.29198966e+00, 1.35062129e+00, 1.42775557e+00,
       1.52207002e+00, 1.63345312e+00, 1.77746178e+00, 1.93124759e+00,
       2.11954218e+00, 2.37191651e+00, 2.68528464e+00, 2.97973778e+00,
       3.38983051e+00, 3.89105058e+00, 4.48430493e+00, 5.31349628e+00,
       6.28930818e+00, 7.59878419e+00, 9.38086304e+00, 1.20192308e+01,
       1.57232704e+01, 2.06611570e+01, 2.68817204e+01, 3.49650350e+01,
       4.58715596e+01, 6.57894737e+01, 8.92857143e+01, 1.38888889e+02,
       2.27272727e+02, 4.16666667e+02, 1.00000000e+03, 2.50000000e+03,
       2.50000000e+03, 5.00000000e+03])

array([ 11.18083778,  12.00065196,  12.88057749,  13.82502193,
        14.838716  ,  15.92673731,  17.09453577,  18.34796088,
        19.69329106,  21.13726508,  22.68711581,  24.35060647,
        26.1360695 ,  28.05244828,  30.10934199,  32.31705361,
        34.68664159,  37.22997521,  39.95979405,  42.88977178,
        46.0345847 ,  49.40998519,  53.03288065,  56.9214182 ,
        61.09507555,  65.57475857,  70.38290604,  75.54360201,
        81.08269642,  87.02793465,  93.40909644, 100.25814508,
       107.6093875 , 115.49964612, 123.96844331, 133.05819935,
       142.81444487, 153.28604899, 164.52546404, 176.58898835,
       189.53704818, 203.43450047, 218.35095766, 234.36113639,
       251.54523176, 269.98931903, 289.78578477, 311.03378962,
       333.83976499, 358.31794618])

2 回复 | 直到 7 年前

Mark 7 年前

它正在做的测试是:

np.any(x1[1:] <= x1[:-1])

<= ,这意味着数组中的相等值(如:2.50000000e+03,2.50000000e+03)将导致错误。

更改这些和(数组开始处还有两个)将使错误消失。

我当然,这是处理数据的正确方法,但您可以删除重复数据(以及相应的x2值),方法如下:

x3, ind = np.unique(x1, return_index = True)
x4 = x2[ind] 
f2=interp1d(x3, x4, kind='cubic')

Sembei Norimaki 7 年前

在进行插值之前,只需添加这两条直线:

x1[0] -= 0.0000001
x1[-2] += 0.0000001

看来用epsilon不管用

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