基于NumPy/SciPy的向量值函数插值

Question

有没有办法用NumPy/SciPy插值向量值函数？在

有很多关于标量值函数的产品，我想我可以用其中的一种来分别估计向量的每个分量，但是有没有一种方法可以更有效地实现呢？在

为了详细说明，我有一个函数f(x) = V，其中x是标量，V是一个向量。我还有一个xs及其对应的Vs的集合。我想用它来插值和估计任意x的{}。在

Answer 1

{data{1对插值函数也有效。因此，只要x是标量，就可以直接使用它。在

下面的代码是the scipy documentation中给出的示例的一个小扩展：

>>> from scipy.interpolate import interp1d
>>> x = np.linspace(0, 10, 10)
>>> y = np.array([np.exp(-x/3.0), 2*x])
>>> f = interp1d(x, y)
>>> f(2)
array([ 0.51950421,  4.        ])
>>> np.array([np.exp(-2/3.0), 2*2])
array([ 0.51341712,  4.        ])

注意2不在参数向量x中，因此在本例中y中第一个分量的插值误差。在