Python 插值一维非功能数据点

我很难找到数据点的插值。这条线应该稍微像一个负的反二次曲线（即像一个向后的“c”）

因为这不是一个函数（x可以有多个y值），所以我不确定使用什么插值

我在想，也许我应该翻转轴来创建插值点/线，使用类似于单变量样条线的东西，然后在绘图时翻转它

这是一张仅包含各个点的图表：

这是我的密码：

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate

file = open_file("010217.hdf5", mode = "a", title = 'Sondrestrom1')
all_data = file.getNode('/Data/Table Layout').read()
file.close()


time = all_data['ut1_unix'] #time in seconds since 1/1/1970
alt = all_data['gdalt'] #all altitude points
electronDens = all_data['nel'] #all electron density points
x = []
y = []
positions = []

for t in range(len(time)): #Looking at this specific time, find all the respective altitude and electron density points
    if time[t] == 982376726:
        x.append(electronDens[t])
        y.append(alt[t])
        positions.append(t)

#FINDING THE DATE        
datetime1970 = dt.datetime(1970,1,1,0,0,0)
seconds = long(time[t])
newDatetime = datetime1970 + dt.timedelta(0, seconds)        
time1 = newDatetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
title = "Electron Density vs. Altitude at "
title += time1

plt.plot(x,y,"o")
plt.title(title)
plt.xlabel('Electron Density (log_10[Ne])')
plt.ylabel('Altitude (km)')
plt.show()

正如图表标题所说的“电子密度vs.Altidude”，我想在垂直轴上每个点只有一个值

这意味着您实际上正在查看一个已翻转的函数，以便使x轴垂直，因为垂直轴上的高度对人类来说更直观

看看你的代码，似乎有一个测量，在那里同时测量了高度和电子密度。因此，即使我上面的理论是错误的，你仍然应该能够在时域内插值所有东西，并从中创建样条曲线

。。。如果你真的想有一条曲线，精确地穿过每一点。 考虑到数据中存在多大的分散性，您可能应该进行曲线拟合，而不是完全复制每个测量值：

scipy.interpolate.Rbf

应该可以正常工作，同样，您应该切换轴，即计算电子密度作为海拔高度的函数。只需确保使用smooth=0.01或更高一点（0.0将精确地通过每个点，在嘈杂的数据上看起来有点傻）

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。。。实际上，您的大部分问题似乎都是为了更好地理解数据：）

y值是否可以对应多个x值？您可以只翻转轴，或者使用参数样条曲线（tck，u=（[x，y]）。您是否可以修改它，以便显式输入x和y值，而不是逐字发布代码？这样我们就可以运行一个工作示例，并为您发布一个工作解决方案。此外，您还声明它不是一个函数，但很明显x（电子密度）是y（高度）的函数，因此使用样条曲线插值将非常简单，您可以使用scipy.interpolate.UnivariateSpline（y，x）