SciPy interp1d 결과가 MatLab interp1과 다릅니다

Question

MatLab 프로그램을 Python으로 변환하고 있는데 왜 scipy.interpolate.interp1d가 MatLab interp1과 다른 결과를 제공하는지 이해하는 데 문제가 있습니다.

은 매트랩 사용은 약간 다르다 :

yi = interp1(x,Y,xi,'cubic') 

SciPy : 매트랩 :

interp1([0 1 2 3 4], [0 1 2 3 4],[1.5 2.5 3.5],'cubic') 
    1.5000 2.5000 3.5000 

파이썬

f = interp1d(x,Y,kind='cubic') 
yi = f(xi) 

사소한 예를 들어 그 결과는 동일하다 :

(210)

interp1d([1,2,3,4],[1,2,3,4],kind='cubic')([1.5,2.5,3.5]) 
    array([ 1.5, 2.5, 3.5]) 

그러나 실제 예를 들어 그들은 동일하지 않습니다 :

x = 0.0000e+000 2.1333e+001 3.2000e+001 1.6000e+004 2.1333e+004 2.3994e+004 
Y = -6 -6 20 20 -6 -6 
xi = 0.00000 11.72161 23.44322 35.16484... (2048 data points) 

matlab에 :

-6.0000e+000 
-1.2330e+001 
-3.7384e+000 
    ... 
7.0235e+000 
7.0028e+000 
6.9821e+000 

SciPy : 어떻게 내가 할 수있는에 관해서

array([[ -6.00000000e+00], 
     [ -1.56304101e+01], 
     [ -2.04908267e+00], 
     ..., 
     [ 1.64475576e+05], 
     [ 8.28360759e+04], 
     [ -5.99999999e+00]]) 

어떤 생각 MatLab과 일치하는 결과를 얻으시겠습니까?

편집 : 내가 알고있는 차이점을 설명 할 수있는 큐빅 보간 알고리즘의 구현에 약간의 위도가 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 변환중인 원래 MatLab 프로그램이 선형 보간법을 사용해야 했으므로 질문이 아마도 문제가되는 것 같습니다.

Answer 1

기본 보간 방법은 scipy.interpolate.interp1d과 interp1입니다. Scipy는 netlib fitpack 루틴을 사용하여 표준 C2 연속 3 차 스플라인을 산출합니다. interp1의 "3 차"인수는 조각 연속 입방 형 헤 마이트 보간 다항식을 사용하며 C2 연속이 아닙니다. Matlab의 기능에 대한 설명은 here을 참조하십시오.

나는 그것이 당신이보고있는 차이의 소스라고 생각합니다.

Answer 2

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.PchipInterpolator.html 이렇게하면 전달 된 y = f (x)의 단조 입방 보간을 만들고 pchip 알고리즘을 사용하여 점의 기울기를 결정합니다.

그래서 모든 섹션에 대해 (x, y)가 전달되고, pchip 알고리즘은 (x, dy/dx)를 계산할 것이며이 점에서 알려진 파생어로 2 점을 통과하는 입방체 만 존재합니다. 건설 당 1 차 미분양과 연속적입니다.