scipy 0.11.0到0.12.0更改了一个线性的scipy.interpolate.interp1d，打破了我不断更新的插值器

Question

我一直在玩一个使用线性scipy.interpolate.interp1d的软件包，为scipy中的ode求解器创建一个历史函数，如下所述。

相关的代码就像是

def update(self, ti, Y):
        """ Add one new (ti, yi) to the interpolator """
        self.itpr.x = np.hstack([self.itpr.x,  [ti]])
        yi = np.array([Y]).T
        self.itpr.y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        #self.itpr._y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        self.itpr.fill_value = Y

其中“self.itpr”在__init__中初始化：

def __init__(self, g, tc=0):
    """ g(t) = expression of Y(t) for t<tc """

    self.g = g
    self.tc = tc
    # We must fill the interpolator with 2 points minimum
    self.itpr = scipy.interpolate.interp1d(
        np.array([tc-1, tc]),  # X
        np.array([self.g(tc), self.g(tc)]).T,  # Y
        kind='linear',  bounds_error=False, 
        fill_value = self.g(tc))

其中g是一些函数，它返回一组值，这些值是一组微分方程的解， tc是当前时间。

这对我来说很好，因为每次我想要更新值的范围时都不需要重新创建新的插值器对象（在模拟期间的每个显式时间步骤中都会发生）。 这种更新插值器的方法在scipy v 0.11.0下运行良好。 但是，在更新到v 0.12.0后，我遇到了问题。 我看到新插值器现在包含一个数组_y ，它似乎只是原始的另一个副本。 如上所述，仅更新_y是否安全和/或明智？ 有没有更简单，更pythonic的方式来解决这个问题，希望对scipy的未来更新更加健壮？ 同样，在v 0.11中，一切都运行良好并且产生了期望的结果，并且在v 0.12中， 当_y被引用时，我得到一个IndexError ，因为它在我的函数中没有更新，而y本身就是。

任何帮助/指针将不胜感激！

Answer 1

看起来_y只是由interp1d._reshape_yi()重新整形的y的副本。 因此，使用以下方法更新它应该是安全的：

  self.itpr._y = self.itpr._reshape_yi(self.itpr.y)

事实上，据我所知，只有_y被内插器内部使用，所以我认为你可以在没有实际更新y情况下逃脱。

一个更优雅的解决方案是使_y成为插值器的一个属性，它返回一个适当重新整形的y副本。 这是可能的猴子修补您的具体实例来实现这一目标interp1d它已被创建之后（见亚历克斯·马尔泰利的答案在这里的说明）：

x = np.arange(100)
y = np.random.randn(100)
itpr = interp1d(x,y)

# method to get self._y from self.y
def get_y(self):
    return self._reshape_yi(self.y)
meth = property(get_y,doc='reshaped version of self.y')

# make this a method of this interp1d instance only
basecls = type(itpr)
cls = type(basecls.__name__, (basecls,), {})
setattr(cls, '_y', meth)
itpr.__class__ = cls

# itpr._y is just a reshaped version of itpr.y
print itpr.y.shape,itpr._y.shape
>>> (100,) (100, 1)

现在itpr._y当你更新得到更新itpr.y

itpr.x = np.arange(110)
itpr.y = np.random.randn(110)
print itpr._y.shape
>>> (110,) (110, 1)

这一切都非常繁琐而且不是非常Pythonic - 修复scipy源代码（scipy / interpolate / interpolate.py）要容易得多。 您需要做的就是从interp1d.__init__()中删除最后一行：

self._y = y

并添加以下行：

@property
def _y(self):
    return self._reshape_yi(self.y)