SciPy interp1d结果与MatLab interp1不同

Question

我正在将MatLab程序转换为Python,我在理解为什么scipy.interpolate.interp1d提供的结果与MatLab interp1不同时遇到了问题.

在MatLab中,使用情况略有不同:

yi = interp1(x,Y,xi,'cubic')

SciPy的:

f = interp1d(x,Y,kind='cubic')
yi = f(xi)

对于一个简单的例子,结果是相同的:MatLab:

interp1([0 1 2 3 4], [0 1 2 3 4],[1.5 2.5 3.5],'cubic')
  1.5000 2.5000 3.5000

蟒蛇:

interp1d([1,2,3,4],[1,2,3,4],kind='cubic')([1.5,2.5,3.5])
  array([ 1.5,  2.5,  3.5])

但对于现实世界的例子,它们并不相同:

x =   0.0000e+000  2.1333e+001  3.2000e+001  1.6000e+004  2.1333e+004  2.3994e+004
Y =   -6   -6   20   20   -6   -6
xi =  0.00000 11.72161 23.44322 35.16484...  (2048 data points)

Matlab的:

-6.0000e+000
-1.2330e+001
-3.7384e+000
  ...
 7.0235e+000
 7.0028e+000
 6.9821e+000

SciPy的:

array([[ -6.00000000e+00],
       [ -1.56304101e+01],
       [ -2.04908267e+00],
       ..., 
       [  1.64475576e+05],
       [  8.28360759e+04],
       [ -5.99999999e+00]])

有关如何获得与MatLab一致的结果的任何想法？

编辑:我知道立方插值算法的实现存在一定的自由度,这可能解释了我所看到的差异.似乎我转换的原始MatLab程序应该使用线性插值,所以问题可能没有实际意义.

Answer 1

底层插值方法scipy.interpolate.interp1d和interp1不同.Scipy使用netlib fitpack例程,它产生标准的C2连续三次样条."三次"参数interp1使用分段三次Hermite插值多项式,它不是C2连续的.请参阅此处,了解Matlab的功能.

我怀疑这是你所看到的差异的根源.