有没有办法从表中插入 scipy 中的数据？答案

【问题标题】：Is there a way to interpolate from a table with data in scipy?有没有办法从表中插入 scipy 中的数据？
【发布时间】：2016-05-06 22:43:11
【问题描述】：

我的问题如下。对于给定的 x，我有一个代码计算函数 f(x) 的值。然而，由于 f(x) 有点太大和复杂，并且程序必须在不同的时间步长通过一个非常大的数据集 (x)，所以效率并不高。我想知道 scipy 中是否有一个函数，这样我就可以创建一个具有不同已计算的 f(x) 值的表，例如在文件“function.txt”中保存一个表（当然在我的情况下）该表将从值 1e0、1e8 开始变大）：

然后以某种方式使用插值，这样如果我的程序读取 x = 2.2，它可以从表中已经计算的值估计值 f(x)。

【问题讨论】：

docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/…

标签： python scipy interpolation

【解决方案1】：

你在 numpy 中有 polyfit 和 polyval ：

import numpy as np

x=np.arange(1,6)
y=np.array((1,4,9,16,25))
coeffs=np.polyfit(x,y,deg=5) # eval your polynomial coefficients
x2=np.linspace(np.min(x),np.max(x),1000)
y2=np.polyval(coeffs,x2) # apply your polynomial coeff to a broader set of data

【讨论】：

【解决方案2】：

我实际上可以使用 interp1d 以非常简单的方式做我想做的事。以我之前使用的数字为例。

import numpy
from scipy.interpolate import interp1d

x = numpy.linspace(1, 100, 1000)
y = x**2

f = interp1d(x, y)
xnew = 2.2
ynew = f(x)

print f(x)

输出：4.84095446798

【讨论】：