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我是编程新手,我会尝试编写一个线性插值函数:
from bisect import bisect_left
def interpolate((x_list, y_list), x_test):
if any(y - x <= 0 for x, y in zip(x_list, x_list[1:])):
raise ValueError("x_list must be in strictly ascending order!")
x_list = x_list = map(float, x_list)
y_list = y_list = map(float, y_list)
intervals = zip(x_list, x_list[1:], y_list, y_list[1:])
slopes = [(y2 - y1)/(x2 - x1) for x1, x2, y1, y2 in intervals]
i = bisect_left(x_list, x_test) - 1
return y_list[i] + slopes[i] * (x_test - x_list[i])
i=interpolate(((2, 3, 6), (1,1.5,3)),5)
print i
现在我想创建一个像这样的新函数(虚拟函数):
def interpolate(data, xtest):
#statements...
return numpy.interp(xtest, [x for (x,y) in data], [y for (x,y) in data])
给定数据如下:
data = ( (2, 1), (3, 1.5), (6, 3) )
interpolate(data, 4)
O/P : 2
interpolate(data, 5)
O/P : 2.5
我如何制作一个元组(即数据 = ( (2, 1), (3, 1.5), (6, 3) ))并以干净的方式迭代该元组。
最佳答案
"""让我的功能"""
def interpolate(data, x_text):
"""The interpolate function should return the value of f at the point x_test,as given by a linear interpolation from the sample points. """
data_dict={}
for item in data:
data_dict[item[0]] = item[1]
lst_x = data_dict.keys()
lst_x.sort()
"""Now find the co-ordinates of two points by using extrapolation and interpolation condition"""
# Condition 1(extrapolated):when x_text less than least value of lst_x.
if x_text <= lst_x[0]:
x_0 = lst_x[0]
x_1 = lst_x[1]
y_0 = data_dict[lst_x[0]]
y_1 = data_dict[lst_x[1]]
#Condition 2(extrapolated): When x_text is larger than largest value of lst_x.
elif x_text >= lst_x[-1]:
x_0 = lst_x[-2]
x_1 = lst_x[-1]
y_0 = data_dict[lst_x[-2]]
y_1 = data_dict[lst_x[-1]]
#Condition 3(interpolated): When x_text lies between two sample points, or exactly on one of the sample points.
else:
for i in range(len(data)-1):
if x_text >= lst_x[i] and x_text <= lst_x[i+1]:
x_0 = lst_x[i]
x_1 = lst_x[i+1]
y_0 = data_dict[lst_x[i]]
y_1 = data_dict[lst_x[i+1]]
break
# Calculation of interpolation point by using the equation.
y = y_1 + ((y_0-y_1)/float(x_0-x_1))*(x_text - x_1)
return y
"""感谢帮助和支持"""
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