在numpy数组上进行线性插值

Question

我有一个这样的numpy数组：

#                      A    B    C         Y
my_arr = np.array([ [.20, .54, .26],     # <0
                    [.22, .54, .24],     # 1
                    [.19, .56, .25],     # 2
                    [.19, .58, .23],     # 3
                    [.17, .62, .21] ])   # 4+

如果用户输入一个y值（比如2.5），我应该输出三个值，分别对应A、B和C：

在我的例子中，A是0.19，B是0.57，C是0.24

更多例子：

Y     A      B      C
0.2   .20    .54    .26 
1.5   .215   .55    .245
4.0   .17    .62    .21
8.7   .17    .62    .21

用户会输入多个y值，作为一个numpy数组。结果也应该是一个数组

我已经写了一些代码的片段，比如：

#boundaries:
y[y < 0] = 0
y[y > 4] = 4

我还在想，使用scipy.ndimage / map_coordinates可能更符合我的需求，而不是scipy.interpolate，但我可能错了

Answer 1

可能有更好的方法可以使用scipy.ndimage，但这里是如何使用scipy.interpolate.interp1d来实现的：

import numpy as np
import scipy.interpolate as spi

#                      A    B    C         Y
my_arr = np.array([ [.20, .54, .26],     # 0
                    [.22, .54, .24],     # 1
                    [.19, .56, .25],     # 2
                    [.19, .58, .23],     # 3
                    [.17, .62, .21] ])

print(my_arr)
Y=np.arange(len(my_arr))
interp_funcs=[spi.interp1d(Y,my_arr[:,col]) for col in range(3)]
y=np.array([2.5,0.2,1.5,4.0,8.7])
y[y < 0] = 0
y[y > 4] = 4
print(np.vstack(f(y) for f in interp_funcs))
# [[ 0.19   0.204  0.205  0.17   0.17 ]
#  [ 0.57   0.54   0.55   0.62   0.62 ]
#  [ 0.24   0.256  0.245  0.21   0.21 ]]

Answer 2

这段内容包含了一些代码和技术讨论，但没有具体的问题或答案。它可能涉及到编程中的某些概念或技巧，适合那些刚开始学习编程的人。

如果你有具体的代码或问题需要解释，可以把它们发给我，我会尽量用简单易懂的方式来帮助你理解。

from scipy import array, ndimage

#              A    B    C         Y
m = array([ [.20, .54, .26],     # 0
            [.22, .54, .24],     # 1
            [.19, .56, .25],     # 2
            [.19, .58, .23],     # 3
            [.17, .62, .21] ])   # 4

inputs = array([-1, 0, 0.2, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 8.7])
inputs[inputs < 0] = 0
inputs[inputs > 4] = 4

for y in inputs:
    x = ndimage.map_coordinates(m, [y * numpy.ones(3), numpy.arange(3)], order=1)
    print y, x

---

>>> 
0.0 [ 0.2   0.54  0.26]
0.0 [ 0.2   0.54  0.26]
0.2 [ 0.204  0.54   0.256]
1.0 [ 0.22  0.54  0.24]
1.5 [ 0.205  0.55   0.245]
2.0 [ 0.19  0.56  0.25]
2.5 [ 0.19  0.57  0.24]
3.0 [ 0.19  0.58  0.23]
4.0 [ 0.17  0.62  0.21]
4.0 [ 0.17  0.62  0.21]