Numpy INTP不插值/外推值，仅发现数据点是否高于或低于最大经验值

Question

我有以下经验数据：

emp_data = np.array([[0.5, -24.111869188789498],
[1.0, -30.166986253668671],
[1.5, -33.310250723584765],
[2.0, -35.629672538473848],
[2.5, -39.416821042883605],
[3.0, -41.05367278405226],
[3.5, -42.702793174115918],
[3.653, -41.173808136289971],
[4.0, -45.327195234249011],
[4.5, -47.170664776211105],
[5.0, -45.838914309065679],
[5.5, -47.83778613822286],
[6.0, -49.55982614930786],
[6.5, -48.899619370977753]])

我想根据类似于第二列的新数据点，从这个数据中插值或外推一个值。eg-38。如果我尝试插值这个值，interp返回6.5。在

^{pr2}$

numpy interp对于低于-48.89（业务数据中的最大值）的任何值返回6.5，对于高于-48.89的任何值，返回0.5。有人知道为什么吗？在

谢谢

Answer 1

从numpy.interp的帮助下

Does not check that the x-coordinate sequence xp is increasing. If xp is not increasing, the results are nonsense. A simple check for increasingness is::

np.all(np.diff(xp) > 0)

看起来你把横坐标，即x值，和纵坐标，即f（x）或y值弄混了。在

所以，如果你想自动找到x值，其中f(x)=-38，你需要的不仅仅是插值。例如，您可以将一个多项式p(x)拟合到数据中，然后寻找p(x)-(-38)的根。在