在Python/Numpy/Scipy中查找两个数组之间的插值交集

Question

我正在寻找一个简单的方法来寻找两个纽比数组之间的插值交集。我知道，如果我们有两个函数句柄，而不是两个数组，就可以简单地实现这一点，如使用Scipy或Sympy的thislink所示。我想做同样的事情，但是给定两个数组，特别是在线性样条曲线之间，这是通过直线连接数组条目而得到的。在

例如，假设我们有两个数组，y_1和{}，这两个数组都在xSupport处求值。在

import numpy as np
xSupport = np.array([0,1])
y_1 = np.array([0,2])
y_2 = np.array([1,0])

我在寻找返回1/3的函数，它是这两条线相交处的x值。在我的应用程序中，支持大于2，所以我正在寻找一种独立于数组长度的方法。在

Answer 1

在Digitizing an analog signal中，我创建了一个名为find_transition_times的函数。您可以通过传递y_1 - y_2表示y和传递{}表示{}来使用该函数：

In [5]: xSupport = np.array([0,1])
   ...: y_1 = np.array([0,2])
   ...: y_2 = np.array([1,0])
   ...: 

In [6]: find_transition_times(xSupport, y_1 - y_2, 0)
Out[6]: array([ 0.33333333])

Answer 2

与ser的回答一样：

import numpy as np
x = np.array([0,1])
y1 = np.array([0,2])
y2 = np.array([1,0])

def solve(f,x):
    s = np.sign(f)
    z = np.where(s == 0)[0]
    if z:
        return z
    else:
        s = s[0:-1] + s[1:]
        z = np.where(s == 0)[0]
        return z

def interp(f,x,z):
    m = (f[z+1] - f[z]) / (x[z+1] - x[z])
    return x[z] - f[z]/m

f = y1-y2
z = solve(f,x)
ans = interp(f,x,z)

print(ans)

这个问题可以简化为假设你找到了一个零，然后对两个级数的差执行函数。首先，“solve”找到符号转换的位置（意味着在这两者之间的某个地方出现了零），然后“interp”执行线性插值来找到解决方案。在