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问python中的对数插值
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Stack Overflow用户

提问于 2015-03-30 12:29:50

回答 2查看 13.1K关注 0票数 16

使用numpy.interp，我能够计算在离散数据点具有给定值的函数的一维分段线性插值。

它是一个类似的函数来返回对数插值吗？

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-03-31 01:49:32

在过去，我只是在对数空间中包装了法线插值。

def log_interp(zz, xx, yy):
    logz = np.log10(zz)
    logx = np.log10(xx)
    logy = np.log10(yy)
    return np.power(10.0, np.interp(logz, logx, logy))

就我个人而言，我更喜欢scipy interpolation functions (正如@mylesgallagher提到的)，例如：

import scipy as sp
import scipy.interpolate

def log_interp1d(xx, yy, kind='linear'):
    logx = np.log10(xx)
    logy = np.log10(yy)
    lin_interp = sp.interpolate.interp1d(logx, logy, kind=kind)
    log_interp = lambda zz: np.power(10.0, lin_interp(np.log10(zz)))
    return log_interp

然后，您可以将其作为任意值的函数来调用。

票数 24

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Stack Overflow用户

发布于 2015-03-30 12:57:07

如果我没理解错的话，你有一些离散的数据，你想要得到一组平滑的值，这些值会出现在你拥有的值之间。我假设你不想要一个近似于数据的对数函数的方程。

不幸的是，numpy没有线性分段插值之外的任何东西，但是如果你研究一下使用SciPy，它确实有一个更强大的插值函数。有关更多详细信息，请参阅SciPy's interpolate文档。

它包括更复杂的插值，比如“立方”插值，它会给你非常平滑的近似，但它不是一个对数，也不会给你一个方程。

如果你想要一个方程，你要找的是回归技术，而不是插值，但我不认为你是。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/29346292

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