python - kind="previous" 的 scipy.interpolate.interp1d 没有按预期推断

Question

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

a = np.arange(10)
b = a + 100

iterp = interp1d(a, b, kind="previous", bounds_error=False)
print(iterp([-1,-2,5,8,12,25]))
# [nan nan  105.  108. nan nan]

前两个nan值有意义，但后两个没有，因为前一个值可用。

现在，如果我使用推断：

iterp = interp1d(a, b, kind="previous", fill_value="extrapolate")
print(iterp([-1,-2,5,8,12,25]))
# [100. 100. 105. 108. 109. 109.]

最后两个109.有意义，但前两个100.没有，因为没有先前的值。

我正在寻找的输出是直观的[nan nan 105. 108. 109. 109.]. 当然，我可以将上述任一选项作为基础并摆弄它。但是有没有直接的方法来获得预期的结果？

标签： pythonscipyinterpolation

Answer 1

好的，我猜这个解决方法还不错：

iterp = interp1d(a, b, kind="previous", fill_value=(np.nan, b.max()), bounds_error=False)
print(iterp([-1,-2,5,8,12,25]))
# [ nan  nan 105. 108. 109. 109.]