python - 如何使用 scipy.interpolate.splrep 插值曲线？

Question

使用一些实验数据，我终生无法弄清楚如何使用 splrep 创建 B 样条。数据在这里：http ://ubuntuone.com/4ZFyFCEgyGsAjWNkxMBKWD

这是一段摘录：

#Depth  Temperature
1   14.7036
-0.02   14.6842
-1.01   14.7317
-2.01   14.3844
-3  14.847
-4.05   14.9585
-5.03   15.9707
-5.99   16.0166
-7.05   16.0147

这是它的图，y 为深度，x 为温度：

这是我的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev

tdata = np.genfromtxt('t-data.txt', 
                      skip_header=1, delimiter='\t')
depth = tdata[:, 0]
temp = tdata[:, 1]

# Find the B-spline representation of 1-D curve:
tck = splrep(depth, temp)
### fails here with "Error on input data" returned. ###

我知道我在做一些非常愚蠢的事情，但我就是看不到。

Answer 1

您只需要将您的值从最小到最大:)。@a different ben 对你来说应该不是问题，但要小心未来的读者，如果深度是一个列表而不是一个 numpy 数组，depth[indices]会抛出一个！TypeError

>>> indices = np.argsort(depth)
>>> depth = depth[indices]
>>> temp = temp[indices]
>>> splrep(depth, temp)
(array([-7.05, -7.05, -7.05, -7.05, -5.03, -4.05, -3.  , -2.01, -1.01,
        1.  ,  1.  ,  1.  ,  1.  ]), array([ 16.0147    ,  15.54473241,  16.90606794,  14.55343229,
        15.12525673,  14.0717599 ,  15.19657895,  14.40437622,
        14.7036    ,   0.        ,   0.        ,   0.        ,   0.        ]), 3)

向@FerdinandBeyer 致敬，建议argsort不要使用我丑陋的“压缩值、排序压缩、重新分配值”方法。