例如二维表格转换：y = f（x1，x2）=> x1 = f（y，x2）

Question

我需要解决的问题是转换2D查找表。

此表可以定义为数组

Table = [ -54 97 ... 362;
          -60 114 ... 425;
          ...
          -111 31 ... 277;]

x1 = [0 20 ... 100]
x2 = [800 1200 ... 4800].

因此，鉴于排列中的任何x1，x2，由上表定义的y = f(x1,x2)可以给出y的值。

现在，我需要根据x1和y得到x2。也就是说，给定rpm和y值，找出合适的x1。例如800 rpm和97，则值为20％。如果它是800和107，则返回28.3％。

可以使用Matlab或Python。

Answer 1

在Matlab中：

我的另一个答案假设最普遍的情况是RPM的值可以是800到4800之间的任何值。但是，如果确定您选择的值将是行之一，则只需考虑该行中的值：

Percent = [0 20 30 40 ... 90 100];
RPM = [800; 1200; 1400; ... 4400; 4800];
Table = [ -54 97 ... 362;
          -60 114 ... 425;
          ...
          -111 31 ... 277;]
x2 = 800;
y = 107;

RPM_id = find(RPM == x2,1);
Table_row = Table(RPM_id,:);
x1 = interp1(Table_row,Percent,y)

再次导致

x1 =
   28.3333

Answer 2

为避免插值的多重构造，我建议使用griddedInterpolant，以便所有插值都建立一次，然后您可以随意查询。

请注意，您应该考虑插值，即要用于计算不属于初始表的值（如OP中的（800; 107））的数值方案。基本（默认）方案是线性插值；对于您的表格（不是统一的），“ makima”和“ spline”中可能包含较高阶的插值方案。有关所有这些的更多信息，请参阅文档。

假设整个表都存储在变量T中，则用于构建插值的代码如下：

rpm = [800 1200 1400 1600:400:4800];
N = [0 20:10:100];
[g_rpm, g_N] = meshgrid(rpm, N);
G = griddedInterpolant(rpm, N ,T);

添加第四个参数以指定插值方案（例如'makima'）。

然后，要找到所需的值，可以按如下所示构建自己的函数：

F = @(r, t) fminsearch(@(x) abs(t-G(r,x)), 50);

50是先验startint值；如果T不是montonic，则必须对其进行优化。

在OP中的输入上：

F(800, 97)给出20

F(800, 107)给出28.333（线性插值，makima插值28.224和样条插值26.898）

增强

如果要对计算进行向量化，可以通过用F将函数arrayfun的主体括起来来实现：

F = @(R,T) arrayfun(@(r,t) fminsearch(@(x) abs(t-G(r,x)), 25), R, T);

现在，您可以像这样一次输入几个输入：

F([800 2000],[100 100])

ans =

       21.966       15.564

Answer 3

在Matlab中：

一般情况是x2值不是RPM向量的元素。如果可以肯定的话，您可以将下面的2D插值转换为1D插值。但是对于一般情况，您可以猜测x1，然后将（x1，x2）插值到表中，看看结果值是否等于y值。

"msg": [
    "10.172.240.4", 
    "10.172.0.6"
]

产生的结果

FROM ubuntu:bionic

# Install prerequisities for Ansible
RUN apt-get update
RUN apt-get -y install python3 python3-nacl python3-pip libffi-dev

# Install ansible
RUN pip3 install ansible

# Copy your ansible configuration into the image
COPY my_ansible_project /ansible

# Run ansible to configure things
RUN ansible-playbook /ansible/playbook.yml

编辑：此解决方案的先前版本基于百分比的均匀分布值。没有10％的列，因此示例的答案有误。解决方案已更新，以反映正确的百分比。