Сплайн-интерполяция с Python

Question

Я написал следующий код для выполнения сплайн-интерполяции:

import numpy as np
import scipy as sp

x1 = [1., 0.88,  0.67,  0.50,  0.35,  0.27, 0.18,  0.11,  0.08,  0.04,  0.04,  0.02]
y1 = [0., 13.99, 27.99, 41.98, 55.98, 69.97, 83.97, 97.97, 111.96, 125.96, 139.95, 153.95]

x = np.array(x1)
y = np.array(y1)

new_length = 25
new_x = np.linspace(x.min(), x.max(), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(new_x)

но я получаю:

ValueError: A value in x_new is below the interpolation range.

в interpolate.py

Любая помощь будет оценена.

Answer 1

Из документации scipy на scipy.interpolate.interp1d:

scipy.interpolate.interp1d (x, y, kind = 'linear', axis = -1, copy = True, bounds_error = True, fill_value = np.nan)

x: array_like. 1-D массив монотонно возрастающих реальных значений.

...

Проблема в том, что значения х не монотонно увеличиваются. На самом деле они монотонно убывают. Дайте мне знать, если это работает, и если это все еще вычисление, которое вы ищете.

import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.interpolate import interp1d

x1 = sorted([1., 0.88, 0.67, 0.50, 0.35, 0.27, 0.18, 0.11, 0.08, 0.04, 0.04, 0.02])
y1 = [0., 13.99, 27.99, 41.98, 55.98, 69.97, 83.97, 97.97, 111.96, 125.96, 139.95, 153.95]

new_length = 25
new_x = np.linspace(x.min(), x.max(), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(new_x)

Answer 2

Вы можете получить это следующим образом:

import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.interpolate import interp1d

x1 = [1., 0.88,  0.67,  0.50,  0.35,  0.27, 0.18,  0.11,  0.08,  0.04,  0.04,  0.02]
y1 = [0., 13.99, 27.99, 41.98, 55.98, 69.97, 83.97, 97.97, 111.96, 125.96, 139.95, 153.95]

# Combine lists into list of tuples
points = zip(x1, y1)

# Sort list of tuples by x-value
points = sorted(points, key=lambda point: point[0])

# Split list of tuples into two list of x values any y values
x1, y1 = zip(*points)

new_length = 25
new_x = np.linspace(min(x1), max(x1), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x1, y1, kind='cubic')(new_x)

Answer 3

Я только что получил указанную выше ошибку и исправил ее, удалив повторяющееся значение в массиве X и Y.

x = np.sort(np.array([0, .2, .2, .4, .6, .9]))
y = np.sort(np.sort(np.array([0, .1, .06, .11, .25, .55]))

⬇ Измените 0,2 на 0,3 или любое число.

x = np.sort(np.array([0, .2, .3, .4, .6, .9]))
y = np.sort(np.sort(np.array([0, .1, .06, .11, .25, .55]))