Question

关注documentation：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
import numpy as np
x = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
y = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(xx+yy)
f = interpolate.interp2d(x, y, z, kind='cubic')

我继续评估f：

xnew = np.arange(-5.01, 5.01, 1e-2)
f(xnew, 0)

输出：

array([ 0.95603946,  0.9589498 ,  0.96176018, ..., -0.96443103,
   -0.96171273, -0.96171273])

反转参数会得到相同的结果！我期待得到反转的那个：

xnewrev=np.array(list(reversed(np.arange(-5.01, 5.01, 1e-2))))
f(xnewrev, 0)

输出：

array([ 0.95603946,  0.9589498 ,  0.96176018, ..., -0.96443103,
   -0.96171273, -0.96171273])

预期：

array([-0.96171273, -0.96171273, -0.96443103, ...,  0.96176018,
    0.9589498 ,  0.95603946])

在改组xnew之后，我也得到了相同的结果。似乎插值函数f在评估之前对xnew进行排序。如何使f以与输入列表中给出的顺序相同的顺序返回值？

这不是interp1d的问题。

我正在使用Jupyter笔记本，Python 2.7.12 | Anaconda 4.1.1（64位）

Answer 1

您的f callable采用assume_sorted参数：

assume_sorted : bool, optional
    If False, values of `x` and `y` can be in any order and they are
    sorted first.
    If True, `x` and `y` have to be arrays of monotonically
    increasing values.

所以，是的，如果您没有事先对它们进行排序，那么输入会在内部排序。我没有看到一种获取排序坐标的方法。

x的{{1}}，y输入也会在使用前进行排序。显然，插值计算需要排序数组。

您可以使用双interp2d索引

恢复预排序顺序

制作一个阵列并随机播放：

argsort

获取恢复索引：

In [415]: xnew = np.arange(-10,11,2)
In [416]: xnew
Out[416]: array([-10,  -8,  -6,  -4,  -2,   0,   2,   4,   6,   8,  10])
In [417]: np.random.shuffle(xnew)
In [418]: xnew
Out[418]: array([  0,   2,   6,  -2,  10,  -4,   8,  -8, -10,  -6,   4])

测试它：

In [419]: idx = np.argsort(np.argsort(xnew))
In [420]: idx
Out[420]: array([ 5,  6,  8,  4, 10,  3,  9,  1,  0,  2,  7], dtype=int32)

Answer 2

基于hpaulj's answer，您可以定义一个新类，该类返回未排序的数组，例如，

from scipy.interpolate import interp2d
import numpy as np

class unsorted_interp2d(interp2d):
    def __call__(self, x, y, dx=0, dy=0):
        unsorted_idxs = np.argsort(np.argsort(x))
        return interp2d.__call__(self, x, y, dx=dx, dy=dy)[unsorted_idxs]

然后，在您的示例中，您将具有：

x = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
y = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(xx+yy)
f = unsorted_interp2d(x, y, z, kind='cubic')

xnewrev=np.array(list(reversed(np.arange(-5.01, 5.01, 1e-2))))
f(xnewrev, 0)

# the expected output!
array([-0.96171273, -0.96171273, -0.96443103, ...,  0.96176018,
        0.9589498 ,  0.95603946])

Scipy-interp2d返回函数自动且不合需要地对输入参数进行排序

2 个答案: