在复杂数据上评估python的UnivariateSpline

Question

我使用scipy来插入一些真实数据。我希望在一些复杂数据上评估拟合样条，是否有一些技巧迫使scipy这样做？如果没有，是否有一些python包提供此功能？

import scipy.interpolate as inter spl = inter.InterpolatedUnivariateSpline( x, y )

尝试在复杂1.0j上对其进行评估时，_fitpack._spl_中的投射错误会触发。

Answer 1

样条曲线是分段函数，在实线的某些区间单独定义。将复杂值插入样条曲线没有数学意义。这不是SciPy限制;非实数参数的样条曲线的值为未定义。

如果要拟合函数然后在其中插入复杂值，则样条曲线对于作业来说是错误的工具。您可以拟合为复杂参数定义的多项式或任何非分段模型。

Answer 2

我遇到了同样的问题，我想用一个复数来做。我的解决方案是分别对实部和虚部进行花键：

spline_real = InterpolatedUnivariateSpline(t_in, in_.real)
spline_imag = InterpolatedUnivariateSpline(t_in, in_.imag)
out_real = spline_real(t_out)
out_imag = spline_imag(t_out)

然后再次合并为复数。