scipy interp1d 外推方法 fill_value = tuple 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（参见 doc sn-p）。 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：类数组或（类数组，类数组）或“外推”，可选 - 如果是ndarray（或float），这个值将用于填充for 请求的数据范围之外的点。如果没有提供，那么 默认值为 NaN。类数组必须正确广播到 非插值轴的尺寸。 - 如果是二元素元组，则第一个元素用作 x_new < x[0] 的填充值，第二个元素用于 x_new > x[-1]。任何不是 2 元素元组的东西（例如， list 或 ndarray，无论形状如何）被视为单个 用于两个边界的类似数组的参数 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documentation，interp1d默认为ValueError外推，除了fill_value='extrapolate'或当您指定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)