NumPy 1.14 - numpy.interp()

numpy.interp




numpy

numpy.interp

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None) [source]

एक आयामी रैखिक प्रक्षेप।

असतत डेटा-बिंदुओं पर दिए गए मानों के साथ एक फ़ंक्शन के लिए एक आयामी टुकड़े-टुकड़े रेखीय प्रक्षेप को लौटाता है।

पैरामीटर:

x : array_like

प्रक्षेपित मूल्यों के एक्स-निर्देशांक।

xp : फ्लोट्स का 1-डी अनुक्रम

यदि तर्क period निर्दिष्ट नहीं की period है, तो डेटा बिंदुओं का x-निर्देशांक बढ़ रहा होगा। अन्यथा, xp xp = xp % period साथ आवधिक सीमाओं को सामान्य करने के बाद आंतरिक रूप से xp को सॉर्ट किया जाता है।

fp : फ्लोट या कॉम्प्लेक्स का 1-डी अनुक्रम

डेटा बिंदुओं के y-निर्देशांक, xp समान लंबाई।

बाएं : एफपी के लिए वैकल्पिक फ्लोट या कॉम्प्लेक्स

x < xp[0] लिए वापसी का मान, डिफ़ॉल्ट है fp[0]

सही : वैकल्पिक फ्लोट या एफपी के लिए जटिल

x > xp[-1] लिए वापसी का मान, डिफ़ॉल्ट है fp[-1]

अवधि : कोई नहीं या फ्लोट, वैकल्पिक

एक्स-निर्देशांक के लिए एक अवधि। यह पैरामीटर कोणीय एक्स-निर्देशांक के उचित प्रक्षेप की अनुमति देता है। यदि period निर्दिष्ट की period है, तो left और right की अनदेखी period जाती है।

संस्करण 1.10.0 में नया।

यह दिखाता है:

y : फ्लोट या कॉम्प्लेक्स (fp के अनुरूप) या ndarray

प्रक्षेपित मान, x समान आकार।

जन्म देती है:

ValueError

अगर xp और fp लंबाई अलग-अलग है तो अगर xp या fp 1-D क्रम नहीं है तो period == 0

टिप्पणियाँ

यह जाँच नहीं करता है कि x- समन्वय अनुक्रम xp बढ़ रहा है। यदि xp नहीं बढ़ रहा है, तो परिणाम बकवास हैं। बढ़ाने के लिए एक सरल जाँच है:

np.all(np.diff(xp) > 0)

उदाहरण

>>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> np.interp(2.5, xp, fp)
1.0
>>> np.interp([0, 1, 1.5, 2.72, 3.14], xp, fp)
array([ 3. ,  3. ,  2.5 ,  0.56,  0. ])
>>> UNDEF = -99.0
>>> np.interp(3.14, xp, fp, right=UNDEF)
-99.0

साइन समारोह के लिए एक इंटरपोलेंट प्लॉट करें:

>>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
>>> y = np.sin(x)
>>> xvals = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
>>> yinterp = np.interp(xvals, x, y)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(x, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(xvals, yinterp, '-x')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.show()
../../_images/numpy-interp-1_00_00.png

आवधिक एक्स-निर्देशांक के साथ प्रक्षेप:

>>> x = [-180, -170, -185, 185, -10, -5, 0, 365]
>>> xp = [190, -190, 350, -350]
>>> fp = [5, 10, 3, 4]
>>> np.interp(x, xp, fp, period=360)
array([7.5, 5., 8.75, 6.25, 3., 3.25, 3.5, 3.75])

जटिल प्रक्षेप >>> x = [1.5, 4.0] >>> xp = [2,3,5] >>> fp = [1.0j, 0, 2 + 3j] >>> np.interp (x, xp) fp) सरणी ([0. + 1.j, 1. + 1.5j])