Python SciPy interpolate.pchip_interpolate用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.interpolate.pchip_interpolate 的用法。

用法:

scipy.interpolate.pchip_interpolate(xi, yi, x, der=0, axis=0)#

pchip插值的便利函数。

xi 和 yi 是用于逼近某个函数 f 的值数组，其中 yi = f(xi) 。插值器使用单调三次样条来找到新点 x 的值和那里的导数。

有关详细信息，请参阅 scipy.interpolate.PchipInterpolator 。

参数 ：：

xi： array_like

x 坐标的排序列表，长度为 N。

yi： array_like

一维实数值数组。 yi 沿插值轴的长度必须等于 xi 的长度。如果N-D数组，使用轴参数选择正确的轴。

x： 标量或类似数组

长度为 M。

der： int 或列表，可选

要提取的衍生物。可以包含 0 次导数以返回函数值。

axis： 整数，可选

yi 数组中对应于 x 坐标值的轴。

返回 ：：

y： 标量或类似数组

长度 R 或长度 M 或 M by R 的结果。

例子：

我们可以使用 pchip 插值对 2D 观测数据进行插值：

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.interpolate import pchip_interpolate
>>> x_observed = np.linspace(0.0, 10.0, 11)
>>> y_observed = np.sin(x_observed)
>>> x = np.linspace(min(x_observed), max(x_observed), num=100)
>>> y = pchip_interpolate(x_observed, y_observed, x)
>>> plt.plot(x_observed, y_observed, "o", label="observation")
>>> plt.plot(x, y, label="pchip interpolation")
>>> plt.legend()
>>> plt.show()