python - 正确使用 numpy interp

Question

我有一个包含电阻 (self.interp_data[:,0]) 和相应温度 (self.interp_data[:,1]) 的列表。我想使用 numpy 中的 interp 函数从我测量的电阻中确定温度。这是我的功能:

def calc_T(self, V_out, V_g, R_ref):
    R_T = np.array([(V_g * R_ref/ V_out) - R_ref])
    print R_T
    print type( self.interp_data[0,0])
    print type( self.interp_data[0,1])
    print bisect_right(self.interp_data[:,0], R_T)
    print self.interp_data[:,0] < R_T
    return np.interp(R_T, self.interp_data[:,0],self.interp_data[:,1] )

这是结果:

[ 22549.01960784]
<type 'numpy.float64'>
<type 'numpy.float64'>
211
[False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True]
[ 150.]

这个列表包含 211 个元素，最后一个元素的值为 150。所以 bisect 和 interp 都同意 R_T 小于列表中的最小电阻值。

但比较表明它介于两者之间，我同意。如何正确使用 interp 来获取与我测量的电阻对应的温度？

Answer 1

问题是 np.interp(x, xp, fp) 的 xp 输入必须排序。考虑到这一点，您的示例应该可以执行以下操作:

a = self.interp_data[:,0]
b = self.interp_data[:,1]

argsa = np.argsort(a)
xp = np.take(a, argsa)
fp = np.take(b, argsa)
np.interp(R_T, xp, fp)