python - 在 Python 中使用“最近”方法进行外推

Question

我正在寻找与以下 Matlab 语句等效的 Python：

vq interp1(x,y, xq,'nearest','extrap')

看起来好像interp(xq, x, y)非常适合线性插值/外插。

我也看了

F = scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='nearest')

这对于最近的方法非常有效，但不会执行外推。

还有什么我忽略的吗？谢谢。

Answer 1

对于将使用最近插值进行外推的线性插值，请使用numpy.interp. 默认情况下它会这样做。

例如：

yi = np.interp(xi, x, y)

否则，如果您只想在任何地方进行最近的插值，正如您所描述的，您可以以简短但低效的方式进行：（如果您愿意，可以将其设为单行）

def nearest_interp(xi, x, y):
    idx = np.abs(x - xi[:,None])
    return y[idx.argmin(axis=1)]

或者以更有效的方式使用searchsorted：

def fast_nearest_interp(xi, x, y):
    """Assumes that x is monotonically increasing!!."""
    # Shift x points to centers
    spacing = np.diff(x) / 2
    x = x + np.hstack([spacing, spacing[-1]])
    # Append the last point in y twice for ease of use
    y = np.hstack([y, y[-1]])
    return y[np.searchsorted(x, xi)]

numpy.interp为了说明与上面最接近的插值示例之间的区别：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    x = np.array([0.1, 0.3, 1.9])
    y = np.array([4, -9, 1])
    xi = np.linspace(-1, 3, 200)

    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, sharex=True, sharey=True)
    for ax in axes:
        ax.margins(0.05)
        ax.plot(x, y, 'ro')

    axes[0].plot(xi, np.interp(xi, x, y), color='blue')
    axes[1].plot(xi, nearest_interp(xi, x, y), color='green')

    kwargs = dict(x=0.95, y=0.9, ha='right', va='top')
    axes[0].set_title("Numpy's $interp$ function", **kwargs)
    axes[1].set_title('Nearest Interpolation', **kwargs)

    plt.show()

def nearest_interp(xi, x, y):
    idx = np.abs(x - xi[:,None])
    return y[idx.argmin(axis=1)]

main()

Answer 2