如何反转 scipy.interpolate.interp1d 行为

Question

从 scipy.interpolate.interp1d 的文档：

x 和 y 是用于逼近某个函数 f 的值数组：y = f(x)。 此类返回一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。

参数

x(N,) array_like：实数值的一维数组。

y(...,N,...) array_like：一个 ND 实数值数组。 y 沿插值轴的长度必须等于 x 的长度。

所以基本上，它假设我有一些x ，我已经计算了多个我想要插值的y=f(x) 。 但我的情况正好相反：我有一个y数组，我想为许多不同的x数组进行插值。 换句话说，我有这样的情况：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

n_to_interpolate = 10

x = np.cumsum(np.random.rand(n_to_interpolate,100),axis=1)
y = np.linspace(0,1,100)

interp1d(x,y)

但这会产生错误，因为形状不匹配。 有没有办法实现我想要的？

Answer 1

您需要遍历x数组的一维切片。

如果你只需要一个线性插值， np.interp更快然后interp1d