Tür bağımsız değişkeninin farklı değerleri scipy.interpolate.interp1d'de ne anlama gelir?

Question

SciPy documentationinterp1d 'ın kind argüman değerleri ‘linear’, ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’ alabilir açıklıyor. Son üç, spline emirleri ve 'linear' kendiliğinden açıklayıcıdır. 'nearest' ve 'zero' ne yapar?

Answer 1

• doğru yakın kullanılarak nearest, en yakın veri noktasına "yapışır".
• zero sıfır sıralı bir splinedır. Herhangi bir noktada değer, görülen son ham değerdir.
• linear doğrusal enterpolasyon gerçekleştirir ve slinear, ilk sipariş spline kullanır. Farklı kod kullanırlar ve can produce similar but subtly different results.
• quadratic ikinci sırada spline enterpolasyonu kullanır.
• cubic üçüncü sıra spline enterpolasyonunu kullanır.

k parametresinin, aynı zamanda, spline enterpolasyonunun sırasını belirten bir tam sayıyı kabul edebileceğini unutmayın. Bu çok var:

---

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.interpolate as interpolate 

np.random.seed(6) 
kinds = ('nearest', 'zero', 'linear', 'slinear', 'quadratic', 'cubic') 

N = 10 
x = np.linspace(0, 1, N) 
y = np.random.randint(10, size=(N,)) 

new_x = np.linspace(0, 1, 28) 
fig, axs = plt.subplots(nrows=len(kinds)+1, sharex=True) 
axs[0].plot(x, y, 'bo-') 
axs[0].set_title('raw') 
for ax, kind in zip(axs[1:], kinds): 
    new_y = interpolate.interp1d(x, y, kind=kind)(new_x) 
    ax.plot(new_x, new_y, 'ro-') 
    ax.set_title(kind) 

plt.show() 

Answer 2

'yakın' bağımsız değişkeni X, en yakın veri noktası verir, veya interpolates function y=f(x) at the point x using the data point nearest to x

'sıfır' tahmin ediyorum argüman kesme eşdeğerdir ve bu nedenle veri noktası sıfır