Python 直线交点

我有一个pandas数据框，其中每列表示从1到0的递减行的y值，索引表示x值。现在我感兴趣的是找到这些线和给定常数（线性插值）之间的交点

所需输出的示例：

>>> df = pd.DataFrame({'y1': [1, .7, .4, .1, 0],
                       'y2': [1, .9, .7, .3, 0],
                       'y3': [1, .6, .3, .2, 0],
                       'y4': [1, .7, .5, .3, 0]}, index=[0, 10, 20, 30, 40])
>>> xs = get_intersection(df, .5)
>>> xs
{'x1': 16.6667,  # = scipy.interpolate.interp1d([.7, .4], [10, 20])(.5)
 'x2': 25.0,     # =                   interp1d([.7, .3], [20, 30])(.5)
 'x3': 13.3332,  # =                   interp1d([.6, .3], [10, 20])(.5)
 'x4': 20}       # No interpolation required

我的数据由大约400行和50000列组成

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可能的解决办法：

我发现使用以下方法查找两条直线之间的交点：

idx = np.argwhere(np.diff(np.sign(f - g)) != 0).reshape(-1) + 0

我认为这可以调整以使用我的数据帧，但我不确定如何从这里开始：

>>> idx = np.argwhere(np.diff(np.sign(df - .5), axis=0) != 0)
>>> idx
array([[1, 0],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [2, 1],
       [2, 3]], dtype=int64)

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由于人们似乎误解了这个问题，我有兴趣找到以下几点：

这可以通过线性插值两个最近的点来找到

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解决方案： B.M.让我朝着正确的方向迈出了一步：

def get_intersection(df, c):
    dfind = len(df) - df.loc[::-1].apply(np.searchsorted, args=(c,), raw=True)

    result = {}
    for i, v in enumerate(dfind):
        result[df.columns.values[i]] = interp1d([df.iloc[v][i], df.iloc[v - 1][i]], [df.index[v], df.index[v - 1]])(.5)

    return result


>>> get_intersection(df, .5)
{'y1': array(16.666666666666668), 'y2': array(25.0), 'y3': array(13.333333333333332), 'y4': array(20.0)}

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因为您需要1D函数（interp1d），所以循环与函数一样清晰、易于阅读和速度。使用np.searchsorted查找好的段：

d = dict()
ind=df.index.values
for k,v in df.iteritems():
    y=v.values
    i=len(y)-np.searchsorted(y[::-1],0.5) #indices
    sl = slice(i-1,i+1)
    d[k]= +scipy.interpolate.interp1d(v[sl],ind[sl])(.5)

print (pd.Series(d))

# y1    16.666667
# y2    25.000000
# y3    13.333333
# y4    20.000000
# dtype: float64

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如果不存在交点，可能必须调整此参数。

我很困惑，您现在想从我们这里得到什么？我不确定如何使用

idx

查找

ys

的值。或者，如果获取

idx

的方法不必要地复杂，可以使用另一种方法计算

ys

。您可以通过

dfind=len（df）-df.loc[：-1]找到第一个点的索引。应用（np.searchsorted，args=（0.5，），raw=True）

。然后通过循环来完成。泰，这很有效！