Question

我有两个长度相同的数组，比如数组x和数组y。我想找到对应于x = 0.56的y的值。这不是数组x中存在的值。我希望python自己找到大于0.56的最接近的值（及其相应的y值）和小于0.56的最接近的值（及其相应的y值）。然后简单地插值以在x 0.56时找到y的值。

当我自己找到两个x值的索引和相应的y值并将它们输入到Python中时，这很容易实现（参见下面的代码）。但有没有办法让python自己找到索引？

#interpolation:
def effective_height(h1,h2,g1,g2):
    return (h1 + (((0.56-g1)/(g2-g1))*(h2-h1)))

eff_alt1 = effective_height(x[12],x[13],y[12],y[13])

在这段代码中，我必须找到对应于最接近的较小值到0.56的索引[12]和[13]以及对应于0.56的最接近的较大值。

现在我正在寻找一种类似的技术，我只是告诉python在x的两个值x = 0.56之间进行插值，并在x = 0.56时打印相应的y值。

我看过scipy的插值，但是在这种情况下不认为它会有所帮助，尽管在我的情况下进一步说明如何使用它也会有所帮助。

Answer 1

Numpy interp能做你想做的事吗？：

import numpy as np
x = [0,1,2]
y = [2,3,4]
np.interp(0.56, x, y)
Out[81]: 2.56

Answer 2

鉴于您的两个数组x和y，您可以使用SciPy执行以下操作。

from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline

spline = InterpolatedUnivariateSpline(x, y, k=5)
spline(0.56)

关键字k必须介于1到5之间，controls the degree of the spline。

示例：

>>> x = range(10)
>>> y = range(0, 100, 10)
>>> spline = InterpolatedUnivariateSpline(x, y, k=5)
>>> spline(0.56)
array(5.6000000000000017)

插值而不指定Python中的索引

2 个答案: