为什么scipy中的interp1d在xarray的前两个值相同时给出NaN？（填充值=0）

Question

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

x = np.array([ 0,  0,   0,  0,   0,  30])
time = np.array([ 5,  5,  10,  10,  10,  20])

intx = interp1d(time,x,'linear', 0, True, False, 0)
print intx([4,5,5,6,10,11,20, 20.0001])

>>> [  0.  nan  nan   0.   0.   3.  30.   0.]

如您所见，在所有情况下，除了时间值==第一对值外，插入式都返回一个实数。在

我知道纽比。独一无二（），这只是一个学术问题。这是运行在iPython中的anacondapython2.7。在

谢谢！在

Answer 1

在上面的例子中，我建议只使用Y变量的采样点。考虑以下几点。在

x= [275, 275]
y= [120, 120]

以上点表示一条与Y轴平行的线。因此，直线的斜率是未定义的。所以，在这里你可以只对Y变量采样，然后为每个采样点复制X变量的值。您会发现下面的图很直观。
地块1-

地块2-

Answer 2

您的问题是您试图插值超出间隔的点，这导致scipy.interpolate.interp1d在试图计算两点之间的斜率时启动RuntimeWarning（它发生在插值e.py416号线附近）：

slope = (y_hi - y_lo) / (x_hi - x_lo)[:, None]

看看在间隔内移动点时会发生什么：

^{pr2}$

如果你把它画出来，你会发现一切都是有意义的：

这就是interp1d的工作原理：

1. 将x和{}传递给interp1d，它将创建一个f可调用方法

2. 然后传递新的x_new值，其中要计算f，它将执行以下步骤：

   • 找到原始数据中插入插值值的位置。在

     >>> x_new_indices = np.searchsorted(x, X)
     

   • 剪辑x_新的指数，使它们在x指数的范围内，并且至少为1。删除x_new[n] = x[0]的错误插值

     >>> x_new_indices = x_new_indices.clip(1, len(x)-1).astype(int)
     

   • 计算每个区域的斜率。在

     >>> lo = x_new_indices - 1
     >>> hi = x_new_indices
     >>> x_lo = x[lo]
     >>> x_hi = x[hi]
     >>> y_lo = y[lo]
     >>> y_hi = y[hi]
     

   • 计算x_new中每个条目的实际值。在

     >>> slope = (y_hi - y_lo) / (x_hi - x_lo)[:, None]
     >>> y_new = slope*(x_new - x_lo)[:, None] + y_lo