numerica - scipy python 3

Interpolación de funciones con valores de vector utilizando NumPy/SciPy

Question

¿Hay alguna forma de interpolar una función con valores vectoriales usando NumPy / SciPy ?

Hay muchas ofertas que funcionan en funciones con valores escalares, y creo que puedo usar una de ellas para estimar cada componente del vector por separado, pero ¿hay alguna forma de hacerlo de manera más eficiente?

Para elaborar, tengo una función f(x) = V , donde x es escalar y V es un vector. También tengo una colección de xs y sus correspondientes Vs Me gustaría utilizarlo para interpolar y estimar V para una x arbitraria.

Answer 1

La función de interpolación scipy.interpolate.interp1d también funciona en datos con valores vectoriales para el interpolador (no para datos de argumento con valores vectoriales). Por lo tanto, siempre que x sea ​​escalar, puede usarlo directamente.

El siguiente código es una pequeña extensión del ejemplo dado en la documentación scipy :

>>> from scipy.interpolate import interp1d
>>> x = np.linspace(0, 10, 10)
>>> y = np.array([np.exp(-x/3.0), 2*x])
>>> f = interp1d(x, y)
>>> f(2)
array([ 0.51950421, 4. ])
>>> np.array([np.exp(-2/3.0), 2*2])
array([ 0.51341712, 4. ])

Tenga en cuenta que 2 no está en el argumento vector x , por lo tanto, el error de interpolación para el primer componente en y en este ejemplo.