Scipys interp1d和无穷大

Question

使用scipy.interpolate.interp1d进行线性插值时，我遇到以下行为：

from scipy.interpolate import interp1d
import numpy as np
x = [0,1,2,3,4]
y = [np.inf, 10, 12, 11, 9]
interpolated_function = interp1d(x,y)

当然，插值在[0,1)中没有很好地定义，但是在1中，我希望它被定义。但是：

^{pr2}$

这是预期的行为吗？在1处的插值函数不应该求值为10，因为这是传递给interp1d的完全有效的数据点吗？在

Answer 1

interp1d不是特殊情况nans或infs。对于kind="linear"，它只是在包含输入值的时间间隔内使用错误消息中打印的公式。在

由于精确相等在浮点中不可靠，通过在1.0处求值，您依赖于将其分类为（0，1）或（1，2）的实现细节。在

例如

In [26]: np.interp(1, x, y)
Out[26]: 10.0

In [32]: interp1d(x, y, kind='slinear')(1.)
Out[32]: array(10.0)

在scipy的未来版本中，行为将取决于fill_value。（在当前的开发版本中，您可以使用fill_value="extrapolate"。）

对于非有限的用户来说，过滤掉有限的数字是最好的。在

^{pr2}$