例如,我有两个用两个列表表示的函数:
x_1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [2, 4, 1, 5, 1, 2]
x_2 = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
y_2 = [2, 4, 1, 5, 1, 2]
,结果应为
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 4, 3, 9, 2, 7, 1, 2]
这里我在整数点阵中设置x值,但这不是必需的。但我想一个解决方案可能是将它们标准化到格子上然后添加它们。
有没有简单的方法可以做到这一点? Numpy和Scipy都可以使用。
谢谢!
一个简单的例子
答案 0 :(得分:1)
天真的实施:
x_1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [2, 4, 1, 5, 1, 2]
x_2 = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
y_2 = [2, 4, 1, 5, 1, 2]
f1 = dict(zip(x_1, y_1))
f2 = dict(zip(x_2, y_2))
x = list(set(f1.keys()) | set(f2.keys()))
y = [f1.get(k, 0) + f2.get(k, 0) for k in x]
print x
print y
结果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[2, 4, 3, 9, 2, 7, 1, 2]
答案 1 :(得分:1)
numpy
具有1d插值函数,scipy
具有更一般的插值函数。
使用np.interp
的简单方法:
x1,y1=[0,1,2,3,4,5],[2,4,1,5,1,2]
x2,y2=[2,3,4,5,6,7],[2,4,1,5,1,2]
x3 = np.arange(x1[0],x2[-1]+1) # or latice of your choice
np.interp(x3,x1,y1,0,0) + np.interp(x3,x2,y2,0,0)
制造
array([ 2., 4., 3., 9., 2., 7., 1., 2.])
我告诉interp
为x1
范围之外的值返回0,这似乎很适合您的添加方案。
其他几种构建x3
的方式:
加入2个列表,并询问唯一值(已排序):
x3=np.unique(x1+x2)
或者如果x
可能已经是数组,请先连接它们:
x3=np.unique(np.concatenate([x1,x2]))