python线性插值法,python 插值函数库

　　我想到了一个相当优雅的解决方案(IMHO)，所以忍不住贴了出来。从等分导入等分_左

　　类间隔(对象):

　　def __init__(self，x_list，y_list):

　　Ifany(y-x=0forx，yinzip(x_list，x_list[1:])):

　　raisevalueerror(x _ listmustbeinstrictlyascendingorder！)

　　x_list=self.x_list=map(float，x_list))。

　　y_list=self.y_list=map(float，y_list))。

　　intervals=zip(x_list，x_list[1:]，y_list，y_list[1:])

　　自斜率=[(y2-y1 )/(x2 - x1)对于间隔中的x1，x2，y1，y2]

　　def __getitem__(self，x):

　　I=二等分_左(self.x_list，x )- 1

　　return self . y _ list[I]self . slopes[I]*(x-self . x _ list[I])

　　我映射到浮点。这样，当x1、x2、y1、y2都是特定iterval的整数时，整数除法运算(pythonlt；=2.7)不要让事情开始和破坏。

　　__getitem__利用self.x_的列表按升序排序的事实，通过使用二等分_左快速(非常)增加self.x _列表中最大元素的索引。

　　使用这个类：I=interpolate [1，2.5，3.4，5.8，6]，[2，4，5.8，4.3，4])

　　# gettheinterpolatedvalueatx=4:

　　y=i[4]

　　为了简单起见，我从未处理过边界条件。实际上，i[x]中x ^ 1从[2.5，4]到[1，2]的直线延伸到负无穷大，x==1或x ^ 6中i[x]的行为类似于索引错误。在所有情况下，最好提出索引器的错误，但这留给读者作为练习。() )

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