Python 如何使用scipy.interpolate.splrep插值曲线？

使用一些实验数据，我一辈子都无法解决如何使用splrep创建B样条曲线。数据如下：

以下是摘录：

#Depth  Temperature
1   14.7036
-0.02   14.6842
-1.01   14.7317
-2.01   14.3844
-3  14.847
-4.05   14.9585
-5.03   15.9707
-5.99   16.0166
-7.05   16.0147

这是它的一个曲线图，深度在y上，温度在x上：

这是我的密码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev

tdata = np.genfromtxt('t-data.txt', 
                      skip_header=1, delimiter='\t')
depth = tdata[:, 0]
temp = tdata[:, 1]

# Find the B-spline representation of 1-D curve:
tck = splrep(depth, temp)
### fails here with "Error on input data" returned. ###

---

我知道我在做一件极其愚蠢的事情，但我就是看不出来。

你只需要把你的价值从最小到最大：）。如果深度是一个列表而不是一个numpy数组，

depth[index]

将抛出一个

TypeError

，这对你来说应该不是一个问题

>>> indices = np.argsort(depth)
>>> depth = depth[indices]
>>> temp = temp[indices]
>>> splrep(depth, temp)
(array([-7.05, -7.05, -7.05, -7.05, -5.03, -4.05, -3.  , -2.01, -1.01,
        1.  ,  1.  ,  1.  ,  1.  ]), array([ 16.0147    ,  15.54473241,  16.90606794,  14.55343229,
        15.12525673,  14.0717599 ,  15.19657895,  14.40437622,
        14.7036    ,   0.        ,   0.        ,   0.        ,   0.        ]), 3)

---

建议@FerdinandBeyer使用

argsort

而不是我丑陋的“压缩值、排序压缩、重新分配值”方法。

您可能应该使用

np.argsort（）

函数对数据进行排序：

index=np.argsort（depth）；深度=深度[指数]；温度=温度[指数]

。这就省去了元组列表的麻烦。@FerdinandBeyer这是一个比我更好的解决方案！现在编辑它。我在尝试执行

depth[index]

时出错，但请告诉我是否有比

[depth[I]更好的方法用于索引中的I]

。不管怎样，这都是一个更干净的解决方案，谢谢。

depth[index]

相当于

np.array（[depth[i]表示索引中的i]）

，但要快得多！如果出现错误（什么错误？！），请确保

depth

是一个NumPy数组，而不是列表！我在OP发布的数据上使用了这种方法，效果很好。@adiffertben:这是高级切片语法：

array[start:stop:step]

a[：-1]

表示：整个数组（隐式启动和停止）与步骤-1，即反向

x，y=tdata.T

是为这两列创建视图的方便方法。