如何在 Python 中插入未排序的 2D numpy 数组并将插入的值与原始值进行比较？

Question

我正在尝试插入 SVD 分解的模式系数。 我有一个二次方程ax^2 + bx ，随机a和b 。 然后我用二次方的值填充矩阵y ，然后使用svd 。 现在我需要对代码中的c1给出的第一种模式的结果系数进行插值，用于 0 和 1 之间的a和b 。在过去的几天里我尝试了很多东西，但都没有奏效，还有其他问题插值对我没有帮助。 我的插值器在我指定的a和b以及c1处给出了准确的c1值，但在其他已知的c1值上则是胡说八道。

另外，我如何能够检查c1_interpolated数组中特定a和b ？ 即c1(a = 0.05, b = 0.08)没有每次都调用函数？

我将非常感谢您的帮助，因为我已经被这个问题困了好几天了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata


def f(x, a, b):
    return a*x*x + b*x + 1

end = 1.01
begin = 0
x = np.arange(begin,end,0.1)
npoints = int(1/0.1+1)

a = (np.random.uniform(0,1,npoints))
b = (np.random.uniform(0,1,npoints))
#c = np.random.uniform(0,1,npoints)

cols = 5

y = np.zeros((cols,a.size))

for i in range(cols):
        y[i] = f(x, a[i], b[i])

u, s, vh = np.linalg.svd(y, full_matrices=True)


c1 = (vh[0])
c2 = vh[1]
c3 = vh[2]

sample  = 8
input_arr = list(zip(a[:sample], b[:sample]))

A= np.linspace(min(a[:sample]), max(a[:sample]))
B = np.linspace(min(b[:sample]), max(b[:sample]))
A, B = np.meshgrid(A, B)

interp = scipy.interpolate.LinearNDInterpolator(input_arr, c1[:sample], fill_value=0)

c1_interpolated = interp(A, B)

Answer 1

我将尝试在这里总结我所理解的内容，因为这听起来非常令人困惑。

你有一个矩阵。 您正在对其执行奇异值分解，这会返回三个数组。 然后，您希望通过第三个数组进行插值，该数组对应于矩阵的右奇异向量，并且是矩阵厄密量与其自身的乘积的一组正交特征向量。 甚至不问如何执行这种插值，它会给你什么？ 如果我们考虑矩阵的第一行，它的每个元素都由第一个数组的第一行与第二个数组的第一个元素和第三个数组的每一列的乘积给出。 如果您通过第三个数组的列进行插值，这将为您提供具有更多元素的矩阵的第一行。 那么为什么不立即对矩阵进行插值呢？ 我真的不明白你想在这里实现什么......