【发布时间】：2021-12-14 08:29:45
【问题描述】：
来自 scipy.interpolate.interp1d 的documentation：
x 和 y 是用于逼近某个函数 f 的值数组：y = f(x)。该类返回一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。
参数
x(N,) array_like：一维实数值数组。
y(…,N,…) array_like：一个 N 维实数值数组。 y沿插值轴的长度必须等于x的长度。
所以基本上，它假设我有一些x，我已经计算了多个我想要插值的y=f(x)。但我的情况正好相反：我有一个 y 数组，我想对许多不同的 x 数组进行插值。换句话说，我有这样的情况：
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
n_to_interpolate = 10
x = np.cumsum(np.random.rand(n_to_interpolate,100),axis=1)
y = np.linspace(0,1,100)
interp1d(x,y)
但这会产生错误，因为形状不匹配。有没有办法实现我想要的？
【问题讨论】：
-
您能否澄清一下：我有一个 y 数组，我想对许多不同的 x 数组进行插值。换句话说？
-
@DaniMesejo 我计算了一些长度为 100 的输出
y。但是，有许多长度为 100 的可能输入x与此输出匹配。对于每个输入x，我想运行interp1d（没有 for 循环）（然后我将使用它进行插值） -
y = np.linspace(0,1,n_to_interpolate)，我的意思是，你需要有相同长度的 x 和 y 向量。 -
@Suthiro 不，这是不正确的，我想用 y 插入 x 的第二轴。
-
所以你想要 10 个函数？
标签： python arrays scipy interpolation