如何近似离散numpy数组的根？ [复制]

Question

我正在尝试找到我的数据通过某个临界值（例如通过零）的点，并且我想以数值方式近似该临界值出现的位置。对于一种情况，我可以“手动”完成，但需要进行概括，以便我可以在所有数据中快速重复该过程几十次。

我曾考虑过使用 scipy.optimize，但我使用的是不遵循可用于调用 fsolve 的分析函数的真实离散数据。

这是一些代码和一个 pyplot 图像，显示了我的意思。如果这是我的数据，我想估计红色圆圈出现的位置，因为我知道它不会直接出现在我的离散点之上。

x = np.arange(0, 2,.2)
f = 3-x**2-x

plt.scatter(x,f,marker='v')
plt.plot(x,f)
plt.hlines(0,0,2)
plt.scatter(1.3,0,color='r',zorder=10)

https://i.imgur.com/lbIjzpj.png

Answer 1

最简单的方法 - 你可以interpolate 你的 x 和 y 数据使其“更加”连续。然后看看 0 和 y 之间的最小值出现在哪里。