jax.numpy.interp#

jax.numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)[源代码]#

一维线性插值。

numpy.interp() 的 JAX 实现。

参数:

  • x (ArrayLike) – 用于评估插值的 N 维 x 坐标数组。

  • xp (ArrayLike) – 要插值的一维排序点数组。

  • fp (ArrayLike) – 包含与 xp 关联的函数值的形状为 xp.shape 的数组。

  • left (ArrayLike | str | None | None) – 指定如何处理点 x < xp[0]。默认返回 fp[0]。如果 left 是标量值，将返回此值。如果 left 是字符串 "extrapolate"，则值将由线性外推法确定。如果指定了 period，则忽略 left。

  • right (ArrayLike | str | None | None) – 指定如何处理点 x > xp[-1]。默认返回 fp[-1]。如果 right 是标量值，将返回此值。如果 right 是字符串 "extrapolate"，则值将由线性外推法确定。如果指定了 period，则忽略 right。

  • period (ArrayLike | None | None) – 可选地指定 *x* 坐标的周期，例如用于角空间中的插值。

返回值:

包含在值 x 处插值函数的形状为 x.shape 的数组。

返回类型:

Array

示例

>>> xp = jnp.arange(10)
>>> fp = 2 * xp
>>> x = jnp.array([0.5, 2.0, 3.5])
>>> interp(x, xp, fp)
Array([1., 4., 7.], dtype=float32)

除非另有说明，否则外推将是常数

>>> x = jnp.array([-10., 10.])
>>> interp(x, xp, fp)
Array([ 0., 18.], dtype=float32)

使用 "extrapolate" 模式进行线性外推

>>> interp(x, xp, fp, left='extrapolate', right='extrapolate')
Array([-20.,  20.], dtype=float32)

对于周期性插值，指定 period

>>> xp = jnp.array([0, jnp.pi / 2, jnp.pi, 3 * jnp.pi / 2])
>>> fp = jnp.sin(xp)
>>> x = 2 * jnp.pi  # note: not in input array
>>> jnp.interp(x, xp, fp, period=2 * jnp.pi)
Array(0., dtype=float32)