Python 为什么Matlab interp1产生的结果与numpy interp不同？

编辑：编辑代码以生成与Matlab一致的结果。见下文

我正在将Matlab脚本转换为Python，在某些情况下，线性插值结果是不同的。我想知道为什么，是否有办法解决这个问题

下面是Matlab和Python中的代码示例以及结果输出（注意，在本例中t恰好等于tin）：

MATLAB:

t= [ 736696., 736696.00208333, 736696.00416667, 736696.00625, 736696.00833333, 736696.01041667, 736696.0125];
tin =[ 736696., 736696.00208333, 736696.00416667, 736696.00625, 736696.00833333, 736696.01041667,  736696.0125];
xin = [   nan , 1392.,  1406. , 1418.  ,  nan , 1442. ,   nan];

interp1(tin,xin,t)

ans =

 NaN        1392        1406        1418         NaN        1442         NaN

Python（numpy）：

（scipy interpolate.interp1d生成与numpy相同的结果）

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似乎Matlab在其插值中包含了额外的等式检查

线性1-D插值通常通过查找两个横跨输入值

x

的x值来完成，然后计算结果如下：

y = y1 + (y2-y1)*(x-x1)/(x2-x1)

如果您传入的

x

值正好等于输入的x坐标之一，则例程通常会计算正确的值，因为

x-x1

将为零。但是，如果您的输入数组具有

nan

作为

y1

或

y2

的值，则这些值将传播到结果中

根据您发布的代码，我最好的猜测是Matlab的插值函数有一个额外的检查，类似于：

if x == x1:
    return y1

并且numpy函数没有这个检查

要在numpy中实现相同的效果，可以执行以下操作：

np.where(t == tin,xin,np.interp(t,tin,xin))

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我不知道Python的情况，但Matlab有9种不同的方法，可供

interp1

使用。。。Python也必须有几个方法。由于您没有在上面的任何代码中明确指定方法，您确定这两种语言的默认设置相同吗？顺便说一句，您的问题非常类似，您已经有评论要求您显示一些代码。如果您是同一个人，则最好通过添加此处显示的信息和代码来编辑其他问题（当其他问题完成时，您可以删除此问题以避免重复问题）。这是因为您的y值具有NAN。大概numpy实现做了类似于

y1+（y2-y1）*（x-x1）/（x2-x1）

的事情，

nan

被传播到结果中，matlab代码有一个特殊的检查

如果（x==x1）返回y1

@Hoki我知道这个问题，但不是谁问的。我的回复是添加了我的代码（因为有一位评论者要求提供），但一位版主删除了我的代码，所以我决定制作一个新的。另外，numpy和matlab的默认值都是线性插值。@user545424您完全正确。我现在检查x==x1并返回y1的情况，得到的结果与matlab一致。

np.where(t == tin,xin,np.interp(t,tin,xin))