Интерполяция в SciPy: Нахождение X, который производит Y
То, что в предоставленном ответе не хватает imo, так это то, что в большинстве случаев они используются вместо 1 или другого, что, по-видимому, является тоном предоставленного ответа / вопроса.
Событие - это нечто значимое в вашем приложении. Давайте предположим, что ваше приложение является интернет-магазином.
Значительным действием в вашем интернет-магазине может быть Покупка товара . Когда продукт приобретен, вам нужно сделать много разных шагов. Помещение всего этого в контроллер и, возможно, в нескольких разных местах может стать очень грязным и неясным.
Поэтому хорошим подходом было бы использовать Событие с именем ProductPurchased . У этого события могут быть Слушатели, эти слушатели в этом случае выполняют все шаги, которые необходимо выполнить, когда пользователь покупает продукт.
Например: ProductPurchased (событие)
- BillClient (Eventlistener)
- GenerateInvoice (Eventlistener)
- notifyClient (Eventlistener)
- .. .
Допустим, мы хотим уведомить нашего клиента с помощью текстового сообщения и электронного письма, когда они купили продукт.
Итак, на слушателе событий notifyClient мы можем создать Уведомление . Это уведомление отвечает за отправку сообщения клиенту. Это может быть SMS / Slack-message / Email / ...
И, как вы упомянули, события и уведомления могут быть помещены в очередь или могут быть переданы.
3 ответа
Класс UnivariateSpline в scipy делает построение сплайнов более питоническим.
x = [70, 80, 90, 100, 110]
y = [49.7, 80.6, 122.5, 153.8, 163.0]
f = interpolate.UnivariateSpline(x, y, s=0)
xnew = np.arange(70,111,1)
plt.plot(x,y,'x',xnew,f(xnew))
Чтобы найти x в y, сделайте следующее:
yToFind = 140
yreduced = np.array(y) - yToFind
freduced = interpolate.UnivariateSpline(x, yreduced, s=0)
freduced.roots()
Я думал, что интерполяция x в терминах y может сработать, но для этого требуется несколько другой маршрут. Это могло быть ближе с большим количеством очков.
Если все, что вам нужно, это линейной интерполяции, вы можете использовать функцию interp в numpy.
Возможно, я неправильно понял ваш вопрос, извините. Я не думаю, что вам нужно использовать SciPy. NumPy имеет функцию наименьших квадратов.
#!/usr/bin/env python
from numpy.linalg.linalg import lstsq
def find_coefficients(data, exponents):
X = tuple((tuple((pow(x,p) for p in exponents)) for (x,y) in data))
y = tuple(((y) for (x,y) in data))
x, resids, rank, s = lstsq(X,y)
return x
if __name__ == "__main__":
data = tuple((
(1.47, 52.21),
(1.50, 53.12),
(1.52, 54.48),
(1.55, 55.84),
(1.57, 57.20),
(1.60, 58.57),
(1.63, 59.93),
(1.65, 61.29),
(1.68, 63.11),
(1.70, 64.47),
(1.73, 66.28),
(1.75, 68.10),
(1.78, 69.92),
(1.80, 72.19),
(1.83, 74.46)
))
print find_coefficients(data, range(3))
Это вернет [128.81280358 -143.16202286 61.96032544].
>>> x=1.47 # the first of the input data
>>> 128.81280358 + -143.16202286*x + 61.96032544*(x**2)
52.254697219095988
0,04 на выходе, неплохо