numpy interp减少xp

Question

我想插入一个numpy数组,而np.interp几乎完全符合我的要求:

interp(x, xp, fp, left=None, right=None)
One-dimensional linear interpolation.

除了这个位:

不检查x坐标序列xp是否正在增加.如果xp没有增加,结果是无稽之谈.

我的xp正在下降,所以哪个更好:反转xp和fp的方向:

np.interp(x, xp[::-1], fp[::-1])

或反转x和xp:

np.interp(-x, -xp, fp)

还是有更好的方法？

Answer 1

感谢所有提供意见的人，尤其是@Jaime。

我试验了一下，得出了这样的结论：

1）除了舍入误差，我提到的两种方法都有相同的结果。

2）他们花费的时间几乎相同

3）我尝试了 scipy 版本，但它会拒绝假设排序标志。也许我的 scipy 版本已经过时了。我怀疑如果该标志被提升，scipy 会在内部对数组进行排序。但是这些值是排序的，只是在相反的方向，所以它不需要这样做。

无论如何，我将使用反向方法：

np.interp(x, xp[::-1], fp[::-1])

请记住，在这种情况下，如果需要，您还必须反转leftand right。