用Python进行样条插值
我编写了以下代码来执行样条插值：
import numpy as np
import scipy as sp
x1 = [1., 0.88, 0.67, 0.50, 0.35, 0.27, 0.18, 0.11, 0.08, 0.04, 0.04, 0.02]
y1 = [0., 13.99, 27.99, 41.98, 55.98, 69.97, 83.97, 97.97, 111.96, 125.96, 139.95, 153.95]
x = np.array(x1)
y = np.array(y1)
new_length = 25
new_x = np.linspace(x.min(), x.max(), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(new_x)
但我得到：
ValueError: A value in x_new is below the interpolation range.
在 interpolate.py
任何帮助，将不胜感激。
问题答案：
从scipy.interpolate.interp1d上的scipy文档中：
scipy.interpolate.interp1d（x，y，kind =’linear’，axis = -1，copy =
True，bounds_error = True，fill_value = np.nan）x：类似array_。一维数组，单调递增实数值。
…
问题是x值不是单调增加的。实际上，它们正在单调减少。让我知道这是否有效，以及它是否仍在您要寻找的计算中。：
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.interpolate import interp1d
x1 = sorted([1., 0.88, 0.67, 0.50, 0.35, 0.27, 0.18, 0.11, 0.08, 0.04, 0.04, 0.02])
y1 = [0., 13.99, 27.99, 41.98, 55.98, 69.97, 83.97, 97.97, 111.96, 125.96, 139.95, 153.95]
new_length = 25
new_x = np.linspace(x.min(), x.max(), new_length)
new_y = sp.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(new_x)
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