我想做一些分段立方Hermite插值并获得多项式的根。 （我曾经在matlab中这样做，但现在想在python 3.4中实现这个。）
我试图使用scipy PchipInterpolator。插值是可以的但是当我试图检索根时我得到了这个错误...
我现在被困在这里，无法找到任何解决方法。这是一个简单的代码，重现了我的工作和确切的错误信息......
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate, __version__
import numpy as np
print('numpy : ' + np.__version__)
print('scipy :' + __version__)
x = np.arange(10)
y = [1., 1., 3., 2., 1., 1., 1.5, 2., 8., 1.]
f = interpolate.PchipInterpolator(x, y, axis=0, extrapolate=None)
print(f.roots()) # this produces an error !
xnew = np.arange(0, 9, 0.1)
ynew = f(xnew) # use interpolation function returned by `PchipInterpolator`
plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
plt.show()
错误消息：
numpy : 1.10.1
scipy :0.17.1
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in <module>
print(f.roots()) # this produces an error !
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/scipy/interpolate/_monotone.py", line 105, in roots
return (PPoly.from_bernstein_basis(self._bpoly)).roots()
AttributeError: 'PchipInterpolator' object has no attribute '_bpoly'
Process finished with exit code 1
然而，scipy docs说：“roots（）返回插值函数的根。”
我在这里缺少什么？
答案 0 :(得分：3)
这是scipy中的一个错误。
（请在https://github.com/scipy/scipy/issues上报告）
作为解决方法，您可以手动转换为电源基础：
In [1]: from scipy.interpolate import pchip
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = np.arange(10)
In [4]: y = [1., 1., 3., 2., 1., 1., 1.5, 2., 8., 1.]
In [5]: s = pchip(x, y)
In [6]: from scipy.interpolate import PPoly
In [7]: pp = PPoly.from
PPoly.from_bernstein_basis PPoly.from_spline
In [7]: pp = PPoly.from_bernstein_basis(s)
In [8]: pp.roots()
Out[8]: array([ 9.07179677, 22.92820323])
编辑：如果使用此解决方法并且您具有非默认axis，请最好检查转换时是否处理轴。如果不是，请报告。