python - 在复杂数据上评估 python 的 UnivariateSpline

Question

我曾经scipy插入一些真实数据。我想在一些复杂的数据上评估拟合样条，有什么技巧可以强制scipy执行吗？如果没有，是否有一些提供此功能的 python 包？

import scipy.interpolate as inter spl = inter.InterpolatedUnivariateSpline( x, y )

当试图在复杂的情况下评估它时，会1.0j出现一个铸造错误_fitpack._spl_。

Answer 1

我有同样的问题，我想用一个复数来做这个。我的解决方案是独立地对实部和虚部进行样条：

spline_real = InterpolatedUnivariateSpline(t_in, in_.real)
spline_imag = InterpolatedUnivariateSpline(t_in, in_.imag)
out_real = spline_real(t_out)
out_imag = spline_imag(t_out)

然后再次组合成复数。

Answer 2

样条是在实线的特定间隔上单独定义的分段函数。将复数值插入样条曲线没有数学意义。这不是 SciPy 的限制；非实数参数的样条值是undefined。

如果你想拟合一个函数，然后在其中插入一个复杂的值，那么样条曲线是不适合这项工作的工具。您可以拟合为复杂参数定义的多项式或任何非分段模型。