Python Scipy插值仅允许线性插值，否则会引发错误

我正在尝试使用

scipy.interpolate.interp1d

使用线性插值似乎效果不错，但如果我尝试使用二次或三次插值，则会产生以下错误：

ValueError：x应该是一维排序数组。\u类似于。

以下是我的代码的简化版本：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate

x = data2[:,0]
y = data2[:,1]
xnew = data3[:,0]
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='linear')  #This works for kind='linear', but not 'quadratic' or 'cubic'
ynew = f(xnew) 

x和y看起来像这样：

print x
>>> [55113. 55120. 55123. 55126. 55171. 55213. 55231. 55234. 55436. 55446.
 55474. 55475. 55480. 55497. 55505. 55508. 55514. 55556. 55568. 55570.
 55574. 55600. 55603. 55605. 55611. 55614. 55800. 55823. 55834. 55840.
...
58528. 58541. 58547. 58554. 58701. 58721. 58737. 58748. 58759. 58768.]

#=================

print y
>>> [0.01908541 0.01971167 0.0194646  0.01874254 0.01864027 0.01960122
 0.01862151 0.01850946 0.02040462 0.01998174 0.02093472 0.02075255
 0.02041515 0.02126069 0.02201405 0.02160587 0.02218664 0.0213718
...
0.01937561 0.01975203 0.01989411 0.01958265 0.0200566  0.01976214]

然后xnew是一个以整数间隔在min（x）和max（x）之间的linspace，即

print xnew
>>> [55113. 55114. 55115. ... 58765. 58766. 58767.]

最后，关于输入数据的一些附加信息：

print type(x)
print type(y)
print type(xnew)
print x.shape
print y.shape
print xnew.shape
>>> <type 'numpy.ndarray'>
>>> <type 'numpy.ndarray'>
>>> <type 'numpy.ndarray'>
>>> (970,)
>>> (970,)
>>> (3655,)

打印类型（x）
打印类型（y）
打印类型（新）
打印x.shape
打印y形
打印xnew.shape
>>> 
>>> 
>>> 
>>> (970,)
>>> (970,)
>>> (3655,)

基本上我不理解这个错误-x是一个排序的一维数组，所以我看不出问题所在

以下是用于可视化目的的原始光照曲线和线性插值光照曲线：

---

提前感谢您的帮助

你介意试着在interp1d中用

np.linspace（np.amin（x），np.amax（x），x.size）

代替x吗？嘿，谢谢你的建议。但是这样做是没有意义的，因为这完全改变了光照曲线的形状-存在需要保持在那里的间隙，并且执行

np.linspace

覆盖了所有的自然间隙。它确实允许我用你的方法做三次插值，但我需要能够在没有完全连续的x轴的情况下完成。下面是一个它看起来像什么的图表-蓝色是原始的，橙色是新的[如果执行

print（np.amin（x[1:]-x[：-1]），会得到什么结果]

？我认为三次插值必须严格大于0才能起作用。有趣的是，这给了我精确的0。这意味着什么？可以做些什么来克服它？这意味着在x上至少有两个相同的连续点。这就是三次插值失败的原因。