我有两个值，并且知道它们在一个充满NaN的数组中的索引.我想插值/外推所有nan的
import numpy as np
y = np.array([np.nan, np.nan, 0.75, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 2.25])
借助这answer条，我写下以下内容:
nans, x = np.isnan(y), lambda z: z.nonzero()[0]
y[nans] = np.interp(x(nans), x(~nans), y[~nans])
我的输出如下:
[0.75 0.75 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25]
然而，我希望它是:
[0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25]
增量始终是一个常数.
如何指定left和right以获得所需的输出？
你不能指定left和right来实现interp的外推，它们只是常数.
如果您喜欢纯numpy解决方案，则可以基于插值数组的前/后两个值进行线性外推:
def extrap(x, xp, fp):
m = (fp[1] - fp[0]) / (xp[1] - xp[0])
n = fp[0] - m * xp[0]
result = m * x[x < xp[0]] + n
m = (fp[-1] - fp[-2]) / (xp[-1] - xp[-2])
n = fp[-1] - m * xp[-1]
return np.concatenate([result, m * x[x > xp[-1]] + n])
(您可能需要添加len(xp) > 1和len(xp) == len(yp)的验证)
例子:
y = np.array([np.nan, np.nan, 0.75, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 2.25, np.nan])
nans, x = np.isnan(y), lambda z: z.nonzero()[0]
y[nans] = np.interp(x(nans), x(~nans), y[~nans], np.nan, np.nan)
nans, x = np.isnan(y), lambda z: z.nonzero()[0]
y[nans] = extrap(x(nans), x(~nans), y[~nans])
后果
array([0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. , 2.25])