numpy的一维线性插值函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy的一维线性插值函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言:
     在用生成对抗网络生成二维数据点的时候遇到代码里的一个问题,就是numpy中的一维线性插值函数interp到底是怎么用的,在这个上面费了点功夫,因此现将其用法给出。
     在生成对抗网络的二维样本生成的例子中,涉及了一维线性插值,代码里使用的是:

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

上网查了百度和谷歌发现都没有具体的中文的解释,只有官方的英文解释:

\\(One-dimensional\\) \\(linear\\) \\(interpolation.\\) \\(Returns\\) \\(the\\) \\(one-dimensional\\) \\(piecewise\\) \\(linear\\) \\(interpolant\\) \\(to\\) \\(a\\) \\(function\\) \\(with\\) \\(given\\) \\(values\\) \\(at\\) \\(discrete\\) \\(data-points.\\)
官方给出的例子如下:

 >>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> np.interp(2.5, xp, fp)
1.0
>>> np.interp([0, 1, 1.5, 2.72, 3.14], xp, fp)
array([ 3. ,  3. ,  2.5 ,  0.56,  0. ])
>>> UNDEF = -99.0
>>> np.interp(3.14, xp, fp, right=UNDEF)
-99.0

Plot an interpolant to the sine function:

>>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
>>> y = np.sin(x)
>>> xvals = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
>>> yinterp = np.interp(xvals, x, y)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(x, y, \'o\')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(xvals, yinterp, \'-x\')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.show()      

其中对于第一例子,只要画出图像就很好理解了:

也就是说只要参数中的\\(2.5\\)是我们要插入的值,我们要做的是连接\\((2,2)\\)\\((3,0)\\)这两个点,然后在\\(x=2.5\\)这里做垂线,那么相交的那个点(也就是\\((2.5,1.0)\\)这个点)就是我们要插入的点了。

以上是关于numpy的一维线性插值函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

NumPy入门讲座:实战演练

拟合函数:线性插值_样条插值(一维,二维,三维)_最小二乘拟合

非线性方程(组):一维非线性方程插值迭代方法 [MATLAB]

Numpy—— 线性代数相关函数

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