Question

我一直在玩一个使用线性scipy.interpolate.interp1d的软件包来为scipy中的ode求解器创建一个历史函数，描述为here.

代码的相关部分类似于

def update(self, ti, Y):
        """ Add one new (ti, yi) to the interpolator """
        self.itpr.x = np.hstack([self.itpr.x,  [ti]])
        yi = np.array([Y]).T
        self.itpr.y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        #self.itpr._y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        self.itpr.fill_value = Y

在__init __：

中初始化“self.itpr”

def __init__(self, g, tc=0):
    """ g(t) = expression of Y(t) for t<tc """

    self.g = g
    self.tc = tc
    # We must fill the interpolator with 2 points minimum
    self.itpr = scipy.interpolate.interp1d(
        np.array([tc-1, tc]),  # X
        np.array([self.g(tc), self.g(tc)]).T,  # Y
        kind='linear',  bounds_error=False, 
        fill_value = self.g(tc))

其中g是一个函数，它返回一组值，这些值是一组微分方程的解，而tc是当前时间。

这对我来说很好，因为每次我想更新值的范围时都不需要重新创建新的插值器对象（在模拟期间的每个显式时间步骤都会发生）。这种更新插值器的方法在scipy v 0.11.0下运行良好。但是，在更新到v 0.12.0后，我遇到了问题。我看到新插值器现在包含一个数组_y，它似乎只是原始的另一个副本。如上所述，仅更新_y是否安全和/或明智？ 是否有更简单，更pythonic的方式来解决这个问题，希望对scipy的未来更新更加强大？再次，在v 0.11中，一切运行良好并且预期结果产生，并且在0.12中得到一个IndexError when _y is referenced，因为它在我的函数中没有更新，而y本身就是。

任何帮助/指示都将不胜感激！

Answer 1

看起来_y只是由y重新整形的interp1d._reshape_yi()副本。因此，使用以下方法更新它应该是安全的：

  self.itpr._y = self.itpr._reshape_yi(self.itpr.y)

事实上，据我所知，只有_y被内插器内部使用，所以我认为你可以在没有实际更新y的情况下逃脱。

更优雅的解决方案是使_y为插值器的属性，返回y的适当重新整形的副本。可以通过在创建interp1d之后修改特定的x = np.arange(100) y = np.random.randn(100) itpr = interp1d(x,y) # method to get self._y from self.y def get_y(self): return self._reshape_yi(self.y) meth = property(get_y,doc='reshaped version of self.y') # make this a method of this interp1d instance only basecls = type(itpr) cls = type(basecls.__name__, (basecls,), {}) setattr(cls, '_y', meth) itpr.__class__ = cls # itpr._y is just a reshaped version of itpr.y print itpr.y.shape,itpr._y.shape >>> (100,) (100, 1)实例来实现此目的（请参阅Alex Martelli的回答here以获得更多解释）：

itpr._y

更新itpr.y

后，

itpr.x = np.arange(110)
itpr.y = np.random.randn(110)
print itpr._y.shape
>>> (110,) (110, 1)

现已更新

interp1d.__init__()

这一切都非常繁琐而且不是非常Pythonic - 修复scipy源代码（scipy / interpolate / interpolate.py）要容易得多。您需要做的就是从self._y = y中删除最后一行：

@property
def _y(self):
    return self._reshape_yi(self.y)

并添加以下行：

{{1}}

scipy 0.11.0到0.12.0更改了一个线性的scipy.interpolate.interp1d，打破了我不断更新的插值器

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