正暗淡蟒插值非線性

Question

我得到5個變量Fx的（S，M，P，H，L）在csv文件的功能的

import numpy as np 
s= np.arange(0,135,15)/10 
m= np.array([150,180,195,210,240,255,270,285,300]) 
p=np.array([-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5]) 
h=np.array([0,3,6,9,12]) 
l=np.array([0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,4]) 

和180的值的函數。 我想通過插值計算所有點中的缺失值 並使用徑向基函數thin_plate會很好。可能嗎？ 我在這裏找到的信息 Python 4D linear interpolation on a rectangular grid InterpolatingFunction 但如果我用無替換數據數組中的某些值，在這一點上f（點）給'南'。我不想使用線性插值，因爲對於一組4個變量，我得到了2個值的值。 非常感謝幫助LL

Answer 1

嘗試SVR從scikit-learn解決你的問題：

from sklearn.svm import SVR # it uses RBF as default kernel 
import numpy as np 

n_samples, n_features = 180, 5 

y = np.random.randn(n_samples) #function values 
X = np.random.randn(n_samples, n_features) #points 
clf = SVR(C=1.0, epsilon=0.2) 
clf.fit(X, y) 

#Get value at a new point: 

clf.predict([0,150,-1.5,0,0]) 

因爲LEN（S）* LEN（M）* LEN（P）* LEN（H）*爲len （l）是22680和功能值只知道180點，你有關於你的功能的信息很差....