a d*_*ben 3 python interpolation scipy
使用一些实验数据,我不能为我的生活弄清楚如何使用splrep来创建B样条.数据如下:http://ubuntuone.com/4ZFyFCEgyGsAjWNkxMBKWD
这是一段摘录:
#Depth Temperature
1 14.7036
-0.02 14.6842
-1.01 14.7317
-2.01 14.3844
-3 14.847
-4.05 14.9585
-5.03 15.9707
-5.99 16.0166
-7.05 16.0147
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这是一个关于x的深度和温度的情节:

这是我的代码:
import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev
tdata = np.genfromtxt('t-data.txt',
skip_header=1, delimiter='\t')
depth = tdata[:, 0]
temp = tdata[:, 1]
# Find the B-spline representation of 1-D curve:
tck = splrep(depth, temp)
### fails here with "Error on input data" returned. ###
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我知道我正在做一些愚蠢的事,但我只是看不到它.
你只需要从最小到最大的值:).对于你来说这不应该是一个问题@a ben ben,但是要注意未来的读者,如果深度是一个列表而不是一个numpy数组depth[indices]会抛出一个TypeError!
>>> indices = np.argsort(depth)
>>> depth = depth[indices]
>>> temp = temp[indices]
>>> splrep(depth, temp)
(array([-7.05, -7.05, -7.05, -7.05, -5.03, -4.05, -3. , -2.01, -1.01,
1. , 1. , 1. , 1. ]), array([ 16.0147 , 15.54473241, 16.90606794, 14.55343229,
15.12525673, 14.0717599 , 15.19657895, 14.40437622,
14.7036 , 0. , 0. , 0. , 0. ]), 3)
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帽子提示给@FerdinandBeyer建议argsort而不是我的丑陋"压缩值,拉链,重新赋值"方法.
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