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私はscipy.interpolate.interp1dいくつかのデータ（〜二次）を補間するために使用していますが、いくつかの奇妙な結果（周期的な非常に小さな数値の違い）が得られます。これを説明するために、データに不連続性があることを示す、周期的なピークを確認できる補間データの導関数を使用しました。小さいことは知っていますが、私の場合は重要です。したがって、元の関数よりも補間された関数を見ると見栄えがしますが、後で微積分を行うと、それが原因で奇妙な結果がいくつか見つかります。

ありがとう！！

写真： http： //img37.imageshack.us/img37/9444/resultskx.png

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xたとえば、正しい順序のフォックス値を使用していることを確認してください(線形補間):

def interp_normalize(x, y):
   dorder = {}
   for i, e in enumerate(x):
       dorder[e] = y[i]
   dorder = OrderedDict(sorted(dorder.items()))
   interpolate_x = list(dorder.keys())
   interpolate_y = list(dorder.values())
   return(interpolate_x, interpolate_y)
于 2013-03-15T17:44:13.093 に答える