Python 插值类对象

我有一个简单的

点

类，如下所示

class Point(object):
    def __init__(self, x=0.0, y=0.0, z=0.0):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

我想使用插值这些点作为时间的函数，例如

x,y,z = f(t)

但是，当我尝试以下小示例时

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

times = np.array([0.0, 0.1, 0.2])
points = np.array([Point(0.0, 0.0, 0.0),
                   Point(1.0, 1.0, 1.0),
                   Point(2.0, 2.0, 2.0)])

function = interp1d(times, points)

new_point = function(0.05)

我得到以下错误

Traceback (most recent call last):
  File "D:/example.py", line 31, in <module>
    function = interp1d(times, points)
  File "C:\long_path\scipy\interpolate\interpolate.py", line 439, in __init__
    y = y.astype(np.float_)
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Point'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“D:/example.py”，第31行，在
函数=interp1d（次数、点数）
文件“C:\long\u path\scipy\interpolate\interpolate.py”，第439行，在\uuu init中__
y=y.aType（np.float_uux）
TypeError:float（）参数必须是字符串或数字，而不是“点”

我还尝试过重载

点

类的算术运算符（例如

\uuuuuuuuuuuu添加

，

\uuuuuuuu子

，

\uuuuu truediv\uuuuuuuuu

），尽管这似乎没有帮助

---

有什么方法可以在我的类中使用

scipy.interpolate.interp1d

吗？

因为python对象是内部dict而不是连续缓冲区，所以当自定义类型的对象位于

numpy.ndarray

中时，numpy/scipy将无法使用某些方法

一个简单的解决方案是将所有

点

放在一个内置类型的

ndarray

中：

from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.interpolate as sp_interp
points = np.array([[0.0, 0.0, 0.0],
                   [1.0, 1.0, 1.0],
                   [2.0, 2.0, 2.0]], dtype='float64')
times = np.linspace(0.,.2, len(points))

fn_interp = sp_interp.interp1d(times, points, axis=0)
print(fn_interp(0.05))

---

如果您致力于基于类的方法，您可能希望定义自定义

dtype

或创建

ndarray

的子类，正如回答的那样

因为python对象是内部dict而不是连续缓冲区，所以当自定义类型的对象位于

numpy.ndarray

内时，numpy/scipy将无法使用某些方法

一个简单的解决方案是将所有

点

放在一个内置类型的

ndarray

中：

from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.interpolate as sp_interp
points = np.array([[0.0, 0.0, 0.0],
                   [1.0, 1.0, 1.0],
                   [2.0, 2.0, 2.0]], dtype='float64')
times = np.linspace(0.,.2, len(points))

fn_interp = sp_interp.interp1d(times, points, axis=0)
print(fn_interp(0.05))

---

如果您致力于基于类的方法，您可能希望定义自定义的

dtype

或创建

ndarray

的子类，正如回答的那样

为什么不将所有点放在

Nx3

float64数组中？为什么不将所有点放在

Nx3

float64数组中？