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如果我想要空插值（分段常数），那么 numpy.interp 的最佳替代品是什么？

2023-11-21

numpy.interp很方便，也比较快捷。在某些情况下，我想将其输出与非插值变体进行比较，其中稀疏值被传播​​（在“更密集”的输出中），并且结果是稀疏输入之间的分段常数。我想要的函数也可以称为“稀疏 -> 密集”转换器，它复制最新的稀疏值，直到找到较晚的值（一种空插值，就好像从较早的值开始已经过去了零时间/距离）。

不幸的是，调整源并不容易numpy.interp因为它只是编译函数的包装。我可以使用Python循环自己编写这个，但希望找到一种C速度的方法来解决这个问题。

Update:下面的解决方案（scipy.interpolate.interp1d with kind='zero'）非常慢，每次调用需要 10 秒以上（例如，输入长度为 500k，填充了 50%）。它实现了kind='zero'使用零阶样条并调用spleval非常慢。然而，源代码kind='linear'（即默认插值）给出了一个很好的模板，用于使用直接 numpy 解决问题（最小的变化是设置slope=0）。该代码显示了如何使用numpy.searchsorted解决问题和运行时类似调用numpy.interp，所以问题可以通过调整来解决scipy.interpolate.interp1d实现线性插值以跳过插值步骤（斜率！= 0 混合相邻值）。


The scipy.interpolate.interp1d可以进行各种插值：“线性”、“最近”、“零”、“线性”、“二次”、“三次”。

请检查文档：http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.10.1/reference/ generated/scipy.interpolate.interp1d.html#scipy.interpolate.interp1d

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