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这是scipy.interpolate.interp1d中的错误吗？

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使用零阶插值时，我发现输入数组中的最后一个Y值不会返回X数组中的最后一个值：

from scipy.interpolate import interp1d

xx = [0.0, 1.0, 2.0]
xi = interp1d(xx, xx, kind='zero')
print(xi(xx))

似乎它应该返回[0.，1.，2 . ]，但它返回[0.，1.，1 . ] . xx中的最后一个值被认为是在插值范围内，但不会作为最后一个点的值返回 . 文档没有提供“零”的详细信息，但我希望它会：

a）引发ValueError，因为输入值被认为是在半闭合范围[0,1 . ]和[1.，2 . ]上定义值，从而使2.0未定义，或者

b）返回2.0，因为范围是[0,1 . ），[1.，2 . ]和[2.，2 . ）

interp1d函数似乎认为正确的答案是：

c）返回1.0，因为最后一个范围是特殊情况，定义为闭区间[1.，2 . ]

有正确的选择吗？如果是这样，它是由interp1d实现的吗？

python scipy

2 回答

  • 2

    零阶样条是分段常数，并且在结处具有不连续性，这里是插值点，因此 xi(1.0-1e-13) == 0 和 xi(1.0+1e-13) == 1 .

    interp1d中的插值间隔定义为closed， [0, 2] . 原则上可以预期有一个浮点值 x=2.0 ，它给出了结果2.0

    但是，如上面的注释中所述，这里的样条实现来自FITPACK，它将k = 0样条定义为从右边开始的连续，除了最后一个不同的间隔 . 我不知道原因--- Fortran代码可以追溯到80年代 . 我的猜测是它的工作方式没有特定的原因，可能除了使用B样条表示编写这样的代码稍微方便一点之外 .

    在我看来，这种行为是bug/quirk，但由于x值中存在任何舍入误差使其影响为零，因此它由实现定义;打破向后比较可能比问题本身更糟糕 . ）

    EDIT ：如另一个答案中所述，样条实际上是由 splmake 构建的;这个例程不是来自FITPACK . 不能说没有看最终的间隔行为是由于拟合还是构造 .

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  • 1

    根据source，间隔在[0,2]之间，包括2.创建样条曲线的返回值为cvals splmake(xx, xx, 0)[1] --> array([0.0, 1.0]) . 在源代码之后，我们将调用在一个点上评估样条曲线，结果是 spleval(splmake(xx, xx, 0), 2) --> array(1.0) . 要回答你的问题，实际上没有一个答案就是这样实现的，如果你认为原始数组是否包含有效范围我认为它是有道理的 - 但也许应该有一个关于这个特定评估的说明，其中你可以随时提交请求here . 我不能评论否则我会，但希望它回答你的问题 .

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