不使用Python指定索引的插值

Question

我有两个相同长度的数组，比如数组x和数组y。 我想找到对应于x = 0.56的y值。 这不是数组x中存在的值。 我希望python自己找到大于0.56（及其对应的y值）的最接近值和小于0.56（及其对应的y值）的最接近值。 然后简单地进行插值，以找到x为0.56时的y值。

当我自己找到两个x值和对应的y值的索引并将它们输入到Python中时，这很容易做到（请参见以下代码段）。 但是python有没有办法自行找到索引？

#interpolation:
def effective_height(h1,h2,g1,g2):
    return (h1 + (((0.56-g1)/(g2-g1))*(h2-h1)))

eff_alt1 = effective_height(x[12],x[13],y[12],y[13])

在这部分代码中，我必须找到与最接近的较小值0.56和最接近的较大值0.56对应的索引[12]和[13]。

现在，我正在寻找一种类似的技术，我将告诉python在x = 0.56的两个x值之间进行内插，并在x = 0.56时打印y的相应值。

我已经看过scipy的插值法了，但是在这种情况下它并不会有帮助，尽管进一步阐明在我的情况下如何使用它也会有所帮助。

Answer 1

Numpy interp做什么吗？：

import numpy as np
x = [0,1,2]
y = [2,3,4]
np.interp(0.56, x, y)
Out[81]: 2.56

Answer 2

给定两个数组x和y ，您可以使用SciPy执行以下操作。

from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline

spline = InterpolatedUnivariateSpline(x, y, k=5)
spline(0.56)

关键字k必须在1到5之间，并控制样条曲线的程度 。

例：

>>> x = range(10)
>>> y = range(0, 100, 10)
>>> spline = InterpolatedUnivariateSpline(x, y, k=5)
>>> spline(0.56)
array(5.6000000000000017)