Cosa significano i diversi valori dell'argomento tipo in scipy.interpolate.interp1d?

Question

Il SciPy documentation spiega che interp1d s' kind argomento può assumere i valori ‘linear’, ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’. Gli ultimi tre sono ordini spline e 'linear' è auto-esplicativo. Cosa fanno 'nearest' e 'zero'?

Answer 1

• nearest "scatta" al punto dati più vicino.
• zero è una spline di ordine zero. Il valore in qualsiasi punto è l'ultimo valore non elaborato visualizzato.
• linear esegue l'interpolazione lineare e slinear utilizza una prima spline di ordine . Usano codice diverso e can produce similar but subtly different results.
• quadratic utilizza l'interpolazione spline di secondo ordine.
• cubic utilizza l'interpolazione di spline di terzo ordine.

Si noti che il parametro k può anche accettare un numero intero che specifica l'ordine di interpolazione spline.

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import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.interpolate as interpolate 

np.random.seed(6) 
kinds = ('nearest', 'zero', 'linear', 'slinear', 'quadratic', 'cubic') 

N = 10 
x = np.linspace(0, 1, N) 
y = np.random.randint(10, size=(N,)) 

new_x = np.linspace(0, 1, 28) 
fig, axs = plt.subplots(nrows=len(kinds)+1, sharex=True) 
axs[0].plot(x, y, 'bo-') 
axs[0].set_title('raw') 
for ax, kind in zip(axs[1:], kinds): 
    new_y = interpolate.interp1d(x, y, kind=kind)(new_x) 
    ax.plot(new_x, new_y, 'ro-') 
    ax.set_title(kind) 

plt.show() 

Answer 2

'vicina' restituisce punto di dati da X più vicino all'argomento, o interpolates function y=f(x) at the point x using the data point nearest to x

'zero' direi è equivalente a troncamento di argomentazione e quindi utilizzando punto dati più vicino a zero