與花鍵+ datetime對象順利行不起作用

我一直在努力做圖平滑喜歡做here，但我的兩個X是不與linspace兼容datetime對象..與花鍵+ datetime對象順利行不起作用

我轉換XS到matplotlib日期：

Xnew = matplotlib.dates.date2num(X) 
X_smooth = np.linspace(Xnew.min(), Xnew.max(), 10) 
Y_smooth = spline(Xnew, Y, X_smooth)

但後來我得到一個空的情節，作爲我Y_smooth是

[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]

˚F或者一些未知的原因。

我該如何做這項工作？

編輯

這裏就是我得到當我打印的變量，我看沒有什麼異常：

X : [datetime.date(2016, 7, 31), datetime.date(2016, 7, 30), datetime.date(2016, 7, 29)] 
X new: [ 736176. 736175. 736174.] 
X new max: 736176.0 
X new min: 736174.0 
XSMOOTH [ 736174.   736174.22222222 736174.44444444 736174.66666667 
    736174.88888889 736175.11111111 736175.33333333 736175.55555556 
    736175.77777778 736176.  ] 
Y [711.74, 730.0, 698.0] 
YSMOOTH [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

來源

2016-07-31 AimiHat

我只是想一個例子，你的方法爲我工作。嘗試調試每一行。 Xnew.min（）和Xnew.max（）是什麼值？發佈更多細節。 'X'，'X_smooth'，'Xnew'的值是多少？對於[在執行期間在IPython中調試，請嘗試使用'％debug']（https://ipython.org/ipython-doc/1/interactive/tutorial.html#debugging）添加到[添加斷點]（https：// docs。 python.org/2/library/pdb.html#debugger-commands），或者可能使用[logging]（https://docs.python.org/2/library/logging.html）在執行期間查看中間值。 –

我編輯了問題並添加了變量 – AimiHat

從您的輸出中我推斷出問題在於樣條曲線，而不是日期時間。你能改說你的問題嗎？也許可以用一組較小的數字來嘗試你的問題，比如10而不是300，這樣可以更容易地在SO中顯示，並且更容易調試。仔細檢查'np.splie'文檔 –

你X值是顛倒的，scipy.interpolate.spline要求自變量是單調遞增，並此方法已棄用 - 請使用interp1d（請參閱下文）。

>>> from scipy.interpolate import spline 
>>> import numpy as np 
>>> X = [736176.0, 736175.0, 736174.0] # <-- your original X is decreasing 
>>> Y = [711.74, 730.0, 698.0] 
>>> Xsmooth = np.linspace(736174.0, 736176.0, 10) 
>>> spline(X, Y, Xsmooth) 
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

反向X和Y第一，它的工作原理

>>> spline(
...  list(reversed(X)), # <-- reverse order of X so also 
...  list(reversed(Y)), # <-- reverse order of Y to match 
...  Xsmooth 
...) 
array([ 698.  , 262.18297973, 159.33767533, 293.62017489, 
     569.18656683, 890.19293934, 1160.79538066, 1285.149979 , 
     1167.41282274, 711.74  ])

需要注意的是很多樣條插值方法需要X是單調遞增：

UnivariateSpline

x : (N,) array_like - 1-D array of independent input data. Must be increasing.

InterpolatedUnivariateSpline

x : (N,) array_like - Input dimension of data points – must be increasing

的scipy.interpolate.spline默認順序爲立方體。由於只有3個數據點，因此三次樣條（order=3）與二次樣條（order=2）之間存在較大差異。下圖顯示了不同階次樣條之間的差異;注：100分用於平滑擬合曲線更多。

的文檔scipy.interpolate.spline是模糊的，並表明，它可能不被支持。例如，它不在scipy.interpolate main page或interploation tutorial上列出。該source for spline表明，它實際上調用spleval並且被Additional Tools下列爲splmake：

Functions existing for backward compatibility (should not be used in new code).

我會按照cricket_007的建議，並使用interp1d。它是當前建議的方法，它是很好的與detailed examples in both the tutorial和API記錄，並且它允許獨立變量是未排序的（任何順序）由缺省值（參見API assume_sorted參數）。

>>> from scipy.interpolate import interp1d 
>>> f = interp1d(X, Y, kind='quadratic') 
>>> f(Xsmooth) 
array([ 711.74  , 720.14123457, 726.06049383, 729.49777778, 
     730.45308642, 728.92641975, 724.91777778, 718.4271605 , 
     709.4545679 , 698.  ])

此外，如果數據缺乏等級，則會引發錯誤。

>>> f = interp1d(X, Y, kind='cubic')

ValueError: x and y arrays must have at least 4 entries

來源

2016-07-31 18:27:37

順序是否重要？如果你有什麼樣條具有負斜率的直線？X增加爲Y下降... –

我不知道，也許，我沒有閱讀'scipy.interpolate.spline'的文檔，但也沒關係，輸出''np.linspace'是Xsmooth'原始輸入，'Xnew'，所以這是個問題，這是不一致的對面。 –

無法解釋..當我做wha你說： 'newX = list（inverse（matplotlib.dates.date2num（X））） Y = list（reversed（Y）） X_smooth = np.linspace（min（newX），max（newX），10 ） Y_smooth =花鍵（下一頁末，Y，X_smooth）' 我得到：'[755 1000.68447671 1062.10559586 991.91003112 842.74445597 667.25554403 518.08996888 447.89440414 509.31552329 755] ' 此Y： '[755.0，755.0，755.0 ]' – AimiHat

與花鍵+ datetime對象順利行不起作用

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