在 Python/Numpy/Scipy 中找到两个数组之间的插值交集

Question

我正在寻找一种简单的方法来查找两个 Numpy 数组之间的插值交集。我知道如果我们有两个函数句柄而不是两个数组，这很容易实现，如 this link 使用 Scipy 或使用 Sympy 所示。我想做同样的事情，但是给定两个数组，特别是在由线连接数组条目产生的线性样条之间。

例如，假设我们有两个数组，y_1 和 y_2，这两个数组都被认为是在 xSupport 处计算的。

import numpy as np
xSupport = np.array([0,1])
y_1 = np.array([0,2])
y_2 = np.array([1,0])

我正在寻找 returns 1/3 的函数，它是这两条线之间交点处的 x 值。在我的应用程序中，支持大于两个，所以我正在寻找一种与数组长度无关的方法。

Answer 1

在 Digitizing an analog signal 中，我创建了一个名为 find_transition_times 的函数。您可以通过为 y 传递 y_1 - y_2 和为 threshold 传递 0 来使用该函数：

In [5]: xSupport = np.array([0,1])
   ...: y_1 = np.array([0,2])
   ...: y_2 = np.array([1,0])
   ...: 

In [6]: find_transition_times(xSupport, y_1 - y_2, 0)
Out[6]: array([ 0.33333333])

Answer 2

与ser的回答相同：

import numpy as np
x = np.array([0,1])
y1 = np.array([0,2])
y2 = np.array([1,0])

def solve(f,x):
    s = np.sign(f)
    z = np.where(s == 0)[0]
    if z:
        return z
    else:
        s = s[0:-1] + s[1:]
        z = np.where(s == 0)[0]
        return z

def interp(f,x,z):
    m = (f[z+1] - f[z]) / (x[z+1] - x[z])
    return x[z] - f[z]/m

f = y1-y2
z = solve(f,x)
ans = interp(f,x,z)

print(ans)

假设您要找到一个零，然后对两个级数的差值执行该函数，可以简化问题。首先，'solve' 找到发生符号转换的位置（意味着中间某处出现零），然后 'interp' 执行线性插值以找到解决方案。

在 Python/Numpy/Scipy 中找到两个数组之间的插值交集

finding the interpolated intersection between two arrays in Python/Numpy/Scipy

python

arrays

numpy

scipy

linear-interpolation