scipy.interpolate.

interp1d#

class scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', axis=-1, copy=True, bounds_error=None, fill_value=nan, assume_sorted=False)[source]#

插值一维函数（旧版）。

旧版

此类别被认为是旧版，将不再接收更新。虽然我们目前没有计划将其删除，但我们建议新代码使用更现代的替代方案。有关 interp1d 预期替代方案的指南，请参阅 一维插值。

x 和 y 是用于近似某个函数 f: y = f(x) 的值数组。此类别返回一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。

参数:
x(npoints, ) 类数组

一个一维实数值数组。

y(…, npoints, …) 类数组

一个 N 维实数值数组。y 沿插值轴的长度必须等于 x 的长度。使用 axis 参数选择正确的轴。与其他插值器不同，默认插值轴是 y 的最后一个轴。

kind字符串或整数，可选

指定插值的种类，可以是字符串或指定要使用的样条插值器阶数的整数。字符串必须是 'linear'、'nearest'、'nearest-up'、'zero'、'slinear'、'quadratic'、'cubic'、'previous' 或 'next' 之一。'zero'、'slinear'、'quadratic' 和 'cubic' 分别指零阶、一阶、二阶或三阶的样条插值；'previous' 和 'next' 仅返回点的前一个或下一个值；'nearest-up' 和 'nearest' 在插值半整数（例如 0.5, 1.5）时有所不同，'nearest-up' 向上取整，'nearest' 向下取整。默认值为 'linear'。

axis整数，可选

y 数组中与 x 坐标值对应的轴。与其他插值器不同，默认为 axis=-1。

copy布尔值，可选

如果为 True，则该类会在内部复制 x 和 y。如果为 False，则尽可能使用 x 和 y 的引用。默认是复制。

bounds_error布尔值，可选

如果为 True，则当尝试对 x 范围之外的值（需要外推）进行插值时，会引发 ValueError。如果为 False，则超出范围的值将赋给 fill_value。默认情况下，除非 fill_value="extrapolate"，否则会引发错误。

fill_value类数组或 (类数组, 类数组) 或 “extrapolate”，可选

  • 如果是一个 ndarray（或浮点数），此值将用于填充数据范围之外的请求点。如果未提供，则默认为 NaN。类数组必须正确广播到非插值轴的维度。

  • 如果是两元素元组，则第一个元素用作 x_new < x[0] 的填充值，第二个元素用作 x_new > x[-1] 的填充值。任何不是两元素元组的（例如列表或 ndarray，无论形状如何）都将被视为单个类数组参数，用于两个边界，即 below, above = fill_value, fill_value。使用两元素元组或 ndarray 需要 bounds_error=False。

    0.17.0 版本新增。

  • 如果为“extrapolate”，则数据范围之外的点将被外推。

    0.17.0 版本新增。

assume_sorted布尔值，可选

如果为 False，x 的值可以是任意顺序，它们将首先被排序。如果为 True，x 必须是一个单调递增值的数组。

属性:
fill_value

填充值。

方法

__call__(x)

评估插值函数

另请参阅

splrep, splev

基于 FITPACK 的样条插值/平滑。

UnivariateSpline

FITPACK 例程的面向对象包装器。

interp2d

二维插值

注意

输入值中存在 NaN 时调用 interp1d 会导致未定义的行为。

输入值 x 和 y 必须可转换为 float 值，例如 int 或 float。

如果 x 中的值不唯一，则结果行为未定义，并取决于 kind 的选择，即更改 kind 将改变重复值的行为。

示例

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy import interpolate
>>> x = np.arange(0, 10)
>>> y = np.exp(-x/3.0)
>>> f = interpolate.interp1d(x, y)

>>> xnew = np.arange(0, 9, 0.1)
>>> ynew = f(xnew)   # use interpolation function returned by `interp1d`
>>> plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
>>> plt.show()
../../_images/scipy-interpolate-interp1d-1.png
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