scipy.interpolate.interp1d()函数详解

scipy.interpolate.interp1d()函数详解插值模块scipy.interpolate是插值模块,插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。与拟合不同的是,要求曲线通过所有的已知数据。计算插值有两种基本的方法:对一个完整的数据集去拟合一个函数;仿样内插法:对数据集的不同部分拟合出不同的函数,而函数之间的曲线平滑对接。SciPy的interpolate模块提供了许多对数…

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  • 插值模块

    scipy.interpolate是插值模块,插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。与拟合不同的是,要求曲线通过所有的已知数据。计算插值有两种基本的方法:

    • 对一个完整的数据集去拟合一个函数;
    • 仿样内插法:对数据集的不同部分拟合出不同的函数,而函数之间的曲线平滑对接。

    SciPyinterpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数,范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。

    当样本数据变化归因于一个独立的变量时,就使用一维插值;反之样本数据归因于多个独立变量时,使用多维插值

  • 一维插值interp1d 官方文档

    class scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', axis=-1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False)
    

    这是一个类,用于完成一维数据的插值运算。

  • 参数

    参数 数据类型 意义
    x (N,) array_like 一维数据
    y (…,N,…) array_like N维数据,其中插值维度的长度必须与x长度相同
    kind str or int, optional 给出插值的样条曲线的阶数
    ‘zero’ 、’nearest’零阶
    ‘slinear’ 、’linear’线性
    ‘quadratic’ 、’cubic’二阶和三阶样条曲线,更高阶的曲线可以直接使用整数值指定
    axis int, optional 指定y中插值的轴,默认是y的最后一维
    copy bool, optional 如果True(default)类内置x和y的备份
    bounds_error bool, optional 如果True(Default),在插值过程中超出x的范围就会报错ValueError;
    如果False,超界的值由fill_value指定。
    默认是True,除非fill_value=‘extrapolate’
    fill_value array-like or (array-like, array_like) or “extrapolate”, optional
    assume_sorted bool, optional
  • 属性

    属性 数据类型 意义
    fill_value fill_value的值
  • 类方法

    属性 意义
    _call_(x) 评估插值逼近
  • References

  1. 4.4 插值interpolate模块
  2. 易百教程:Scipy插值
  3. 【插值】scipy.interpolate.
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