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我一直在玩一个包，它使用线性 scipy.interpolate.interp1d 为 scipy 中的 ode 求解器创建历史函数，在此处描述。

相关的代码类似于

def update(self, ti, Y):
        """ Add one new (ti, yi) to the interpolator """
        self.itpr.x = np.hstack([self.itpr.x,  [ti]])
        yi = np.array([Y]).T
        self.itpr.y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        #self.itpr._y = np.hstack([self.itpr.y,  yi])
        self.itpr.fill_value = Y

其中“self.itpr”在 __init__ 中初始化：

def __init__(self, g, tc=0):
    """ g(t) = expression of Y(t) for t<tc """

    self.g = g
    self.tc = tc
    # We must fill the interpolator with 2 points minimum
    self.itpr = scipy.interpolate.interp1d(
        np.array([tc-1, tc]),  # X
        np.array([self.g(tc), self.g(tc)]).T,  # Y
        kind='linear',  bounds_error=False, 
        fill_value = self.g(tc))

whereg是一些函数，它返回一组值，这些值是一组微分方程的解，并且tc是当前时间。

这对我来说似乎很好，因为每次我想更新值的范围时都不必重新创建一个新的插值器对象（这发生在模拟期间的每个显式时间步）。这种更新插值器的方法在 scipy v 0.11.0 下运行良好。但是，在更新到 v 0.12.0 后，我遇到了问题。我看到新的插值器现在包含一个_y似乎只是原始的另一个副本的数组。_y如上所述 进行更新是否安全和/或理智？是否有一种更简单、更 Pythonic 的方法来解决这个问题，希望对 scipy 中的未来更新更加健壮？ 同样，在 v 0.11 中一切正常并产生了预期的结果，在 v 0.12 中我得到了一个IndexError when_y被引用因为它没有在我的函数中更新，而 y 本身是。

任何帮助/指针将不胜感激！

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看起来_y只是一个y被 改造过的副本interp1d._reshape_yi()。因此，使用以下方法更新它应该是安全的：

  self.itpr._y = self.itpr._reshape_yi(self.itpr.y)

事实上，据我所知，它只是_y被插值器在内部使用，所以我认为你可以在没有实际更新y的情况下逃脱。

一个更优雅的解决方案是创建_y一个内插器的属性，该属性返回一个适当重塑的y. 可以通过在创建后对您的特定实例进行猴子修补来实现这一点（有关更多解释，interp1d请参见 Alex Martelli 的答案）：

x = np.arange(100)
y = np.random.randn(100)
itpr = interp1d(x,y)

# method to get self._y from self.y
def get_y(self):
    return self._reshape_yi(self.y)
meth = property(get_y,doc='reshaped version of self.y')

# make this a method of this interp1d instance only
basecls = type(itpr)
cls = type(basecls.__name__, (basecls,), {})
setattr(cls, '_y', meth)
itpr.__class__ = cls

# itpr._y is just a reshaped version of itpr.y
print itpr.y.shape,itpr._y.shape
>>> (100,) (100, 1)

现在itpr._y会在您更新时更新itpr.y

itpr.x = np.arange(110)
itpr.y = np.random.randn(110)
print itpr._y.shape
>>> (110,) (110, 1)

这一切都很繁琐，而且不是很 Pythonic - 修复 scipy 源代码 (scipy/interpolate/interpolate.py) 要容易得多。您需要做的就是从interp1d.__init__()它设置的位置删除最后一行：

self._y = y

并添加这些行：

@property
def _y(self):
    return self._reshape_yi(self.y)
于 2013-07-09T12:19:46.157 回答