python - scipy interp1d中的错误

我不了解interp1d报告的结果。我收到NAN，我应该收到号码。

In [131]: bb
Out[131]:
array([ 0.        ,  1.80286595,  1.87443683,  2.70410611,  3.02764722,
        3.11305985,  3.11534355,  3.18695351,  3.20693444])

In [132]: alphas1
Out[134]:
array([  3.80918778e+00,   2.06547222e+00,   1.99234191e+00,
         7.55942418e-01,   2.56971574e-01,   1.05144676e-01,
         9.30852046e-02,   1.52574183e-02,   1.23664407e-07])

In [135]: bb.shape
Out[135]: (9,)

In [136]: alphas1.shape
Out[140]: (9,)

In [141]: pol = interp1d(alphas1, bb, bounds_error=False)

In [149]: pol(pol.x)
Out[149]: array([ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]) # I was expecting to receive nan only at the borders.

最佳答案

我认为，如果您检查interp1d类的source code，即_check_bounds方法，则可以看到问题所在：

def _check_bounds(self, x_new):

    ...

    below_bounds = x_new < self.x[0]
    above_bounds = x_new > self.x[-1]

    # !! Could provide more information about which values are out of bounds
    if self.bounds_error and below_bounds.any():
        raise ValueError("A value in x_new is below the interpolation "
            "range.")
    if self.bounds_error and above_bounds.any():
        raise ValueError("A value in x_new is above the interpolation "
            "range.")

该方法检查您尝试放入的x的值是否小于self.x[0]（x的第一个元素）（在您的情况下为alphas1）。由于alphas1[0]是x列表中最大的元素，因此此后的每个元素都将“超出范围”，即小于第一个元素。

解决此问题的一种方法是反转您的x和y列表：

bb = bb[::-1]
alphas1 = alphas[::-1]
pol = interp1d(alphas1, bb, bounds_error=False)

现在，如scipy所期望的那样，alphas1将会增加，并且pol(pol.x)将如预期的那样返回bb（现在反向）。

关于python - scipy interp1d中的错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/25248812/