SmoothBivariateSpline дает неожиданный ответ

Question

Я пытаюсь интерполировать двумерную неструктурированную сетку, используя scipy.interpolate.SmoothBivariateSpline. Боюсь, я не понял, как это должно работать.

Я пробовал на очень простом примере:

from scipy import interpolate

x = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]
y = [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]
z = [-0.07453796, -0.10857792, -0.07307213, 0.01813757, -0.31634891, -0.47235507, -0.33198942, -0.28530956, -0.26995915, -0.40618327, -0.0950876, -0.18871505]

xy_func = interpolate.SmoothBivariateSpline(x, y, z, kx=1, ky=1, s=0)
print(xy_func.ev(0, 1), xy_func.ev(1, 0), xy_func.ev(1, 3))

Я визуализировал результат, и очевидно, что он неверный. Я также оценил результат по некоторым точкам данных, так как должно быть ясно, каким должен быть результат. Из печати я ожидал получить вывод "-0.10857792, -0.31634891, -0.28530956", но я получил результат "-0.1390947215 -0.272092075 -0.16190767".

Где я?

Answer 1

Я думаю, что есть две проблемы: если вы позволите изгибать фигуру с помощью увеличения, то есть kx = 2 и ky = 3, вы уже получите намного лучшее соответствие вашим прогнозам.

Однако, поскольку SmoothBivariateSpline не нравится вертикальный характер ваших тестовых данных, вы все равно не получите очень хорошие результаты.Если вы измените x так, чтобы он увеличивался более равномерно, т.е. (x = range (len (x)), он выглядит намного лучше.