scipy interp1d外推方法fill_value =元组不起作用

Question

我想推断一个函数拟合。scipy.interpolate.interp1d应该能够做到这一点（请参阅doc片段）。相反，我得到“ ValueError：x_new中的值低于插值范围。”

使用：python 2.7.12，numpy 1.13.3，scipy 0.19.1

fill_value：类似数组或（类似数组，array_like）或“外推”，可选-如果是ndarray（或float），则此值将用于填充数据范围之外的请求点。如果未提供，则默认值为NaN。类阵列必须正确广播到非插值轴的尺寸。-如果是两个元素的元组，则第一个元素用作的填充值，x_new < x[0]第二个元素 用作的填充值x_new > x[-1]。不是2元素元组的任何元素（例如list或ndarray，无论其形状如何）都被视为一个类似数组的自变量，意味着将两个边界都用作 below, above = fill_value, fill_value。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
# make a time series
nobs = 10
t = np.sort(np.random.random(nobs))
x = np.random.random(nobs)
# compute linear interp (with ability to extrapolate too)
f1 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value='extrapolate') # this works
f2 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value=(0.5, 0.6)) # this doesn't

Answer 1

根据文档，除非指定时间或指定时间，否则interp1d默认情况下ValueError采用外推法。fill_value='extrapolate'bounds_error=False

In [1]: f1 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value=(0.5, 0.6), bounds_error=False)

In [2]: f1(0)
Out[2]: array(0.5)