Question

我有一些分散的1-d数据集，我想通过使用scipy.interpolate.Rbf函数插入rbf函数。但是，对于一组特定的数据，似乎插值无法给出LinAlgError：奇异矩阵错误。 x-y数据是：

x = numpy.array([169.,  161.,  153.,  146.,  139.,  134.,  129.,  127.,  123.,
        121.,  119.,  120.,  119.,  121.,  124.,  125.,  128.,  133.,
        137.,  141.,  143.]])

y = numpy.array([415.,  407.,  398.,  390.,  380.,  371.,  361.,  352.,  342.,
        333.,  321.,  313.,  304.,  296.,  286.,  277.,  268.,  259.,
        250.,  244.,  239.])

rbf = interpolate.Rbf(x, y, function='cubic',smooth=0.)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-10-ddb099423b50>", line 1, in <module>
    rbf = interpolate.Rbf(x, y, function='cubic',smooth=0.)

  File "C:\WinPython-32bit-2.7.5.3\python-2.7.5\lib\site-packages\scipy\interpolate\rbf.py", line 207, in __init__
    self.nodes = linalg.solve(self.A, self.di)

  File "C:\WinPython-32bit-2.7.5.3\python-2.7.5\lib\site-packages\scipy\linalg\basic.py", line 100, in solve
    raise LinAlgError("singular matrix")

LinAlgError: singular matrix

我怎么能避免这个错误？是因为我的数据点彼此非常接近而且Gram矩阵不能被反转？我怎么能插入这些数据？

提前多多感谢。

Answer 1

正如@moarningsun已经指出的那样，每个x值必须不等于任何其他x值。

多维数据也是如此。没有n维采样点（即数据位置点）可能出现两次。

RBF插值失败：LinAlgError：奇异矩阵

1 个答案: