Python分段函數插值

Question

我正在嘗試構建一個函數，它給我一個分段線性函數的插值。 我嘗試了線性樣條插值（應該能夠做到這一點？） - 但沒有任何運氣。 該問題在對數比例圖中最為明顯。 下面是我准備的一個小例子的代碼：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from scipy import interpolate

#Original Data
pwl_data = np.array([[0,1e3, 1e5, 1e8], [-90,-90, -90, -130]])

#spine interpolation
pwl_spline = interpolate.splrep(pwl_data[0], pwl_data[1])

spline_x = np.linspace (0,1e8, 10000)

legend = []

plt.plot(pwl_data[0],pwl_data[1])
plt.plot(spline_x,interpolate.splev(spline_x,pwl_spline ),'*')
legend.append("Data")
legend.append("Interpolated Data")

plt.xscale('log')
plt.legend(legend) 
plt.grid(True)
plt.grid(b=True, which='minor', linestyle='--')
plt.show()

我究竟做錯了什么？

Answer 1

樣條擬合必須對線性化數據執行，即使用log(x)而不是x ：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

#Original Data
pwl_data = np.array([[1, 1e3, 1e5, 1e8], [-90, -90, -90, -130]])

x = pwl_data[0]
y = pwl_data[1]

log_x = np.log(x)

#spine interpolation
pwl_spline = interpolate.splrep(log_x, y)

spline_log_x = np.linspace(0, 18, 30)
spline_y = interpolate.splev(spline_log_x, pwl_spline )

plt.plot(log_x, y, '-o')
plt.plot(spline_log_x, spline_y, '-*')
plt.xlabel('log(x)');

注意：我從數據中刪除了零。 此外，如果你想要一個分段線性函數，樣條擬合可能不是最好的，你可以看看這個問題，例如： https ://datascience.stackexchange.com/q/8457/53362

Answer 2

對於使用 matplotlib 繪圖，請考慮在內部執行分段常數插值的 matplotlibs step 。

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.step.html

您可以簡單地通過以下方式調用它：

plt.step(x,y)給定您的輸入 x 和 y。

在情節中，散點圖的參數line_shape='hv'實現了類似的結果，請參見https://plotly.com/python/line-charts/