如何使用scipy.interpolate.splrep插入曲线？

Question

使用一些实验数据，我不能为我的生活找出如何使用splrep来创建B样条。数据位于：http://ubuntuone.com/4ZFyFCEgyGsAjWNkxMBKWD

以下是摘录：

#Depth  Temperature
1   14.7036
-0.02   14.6842
-1.01   14.7317
-2.01   14.3844
-3  14.847
-4.05   14.9585
-5.03   15.9707
-5.99   16.0166
-7.05   16.0147

这里有一个关于y的深度和x上的温度的图：

这是我的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev

tdata = np.genfromtxt('t-data.txt', 
                      skip_header=1, delimiter='\t')
depth = tdata[:, 0]
temp = tdata[:, 1]

# Find the B-spline representation of 1-D curve:
tck = splrep(depth, temp)
### fails here with "Error on input data" returned. ###

我知道我正在做一些愚蠢的事情，但我看不到它。

Answer 1

您只需要将您的值从最小到最大:)。对于你来说，这不应该是一个问题，但是要注意未来的读者，depth[indices]如果深度是列表而不是numpy数组，则会抛出TypeError！

>>> indices = np.argsort(depth)
>>> depth = depth[indices]
>>> temp = temp[indices]
>>> splrep(depth, temp)
(array([-7.05, -7.05, -7.05, -7.05, -5.03, -4.05, -3.  , -2.01, -1.01,
        1.  ,  1.  ,  1.  ,  1.  ]), array([ 16.0147    ,  15.54473241,  16.90606794,  14.55343229,
        15.12525673,  14.0717599 ,  15.19657895,  14.40437622,
        14.7036    ,   0.        ,   0.        ,   0.        ,   0.        ]), 3)

向@FerdinandBeyer提示argsort的建议，而不是我的丑陋“压缩值，排序zip，重新分配值”方法。