Interpolation de Lagrange en Python

Je veux interpoler un polynôme avec la méthode de Lagrange, mais ce code ne fonctionne pas:

def interpolate(x_values, y_values):
    def _basis(j):
        p = [(x - x_values[m])/(x_values[j] - x_values[m]) for m in xrange(k + 1) if m != j]
        return reduce(operator.mul, p)

    assert len(x_values) != 0 and (len(x_values) == len(y_values)), 'x and y cannot be empty and must have the same length'

    k = len(x_values)
    return sum(_basis(j) for j in xrange(k))

J'ai suivi Wikipédia, mais quand je le lance j'ai un message d'IndexError à la ligne 3!

Grâce

Je vous serais reconnaissant si la downvoters expliquerait le downvote...

OriginalL'auteur rubik | 2010-10-23

  1. 3

    Vérifier les indices, Wikipedia dit: "k+1 points de données", mais de la configuration de k = len(x_values) où il devrait être k = len(x_values) - 1 si vous avez suivi la formule exactement.

    Merci!!!! Maintenant, j'ai vérifier et je vous dis le résultat.
    Ok, et pourquoi, si je fais: interpolate([1, 2, 3], [1, 4, 9]) il retourne -0.5x^2 + 1.5x ? Jetez un oeil à ceci: i.imgur.com/MkATz.gif
    Désolé, mais je ne peux pas vous aider avec un problème spécifique sans connaître l'algorithme d'interpolation (et je ne vais pas la lire). Vérifier votre logique à nouveau ou de rechercher une mise en œuvre. Si vous publiez plus de code sur la manière d'appliquer l'interpolation (par exemple, la définition/valeur initiale de x est manquant dans votre question), alors quelqu'un pourrait être en mesure de vous aider.
    Je suis en utilisant pypol (pypol.altervista.org) et x est monomial(x=1) (pypol.altervista.org/functions.html#pypol.monomial)

    OriginalL'auteur AndiDog

  2. 5

    Essayer

    def interpolate(x, x_values, y_values):
    def _basis(j):
        p = [(x - x_values[m])/(x_values[j] - x_values[m]) for m in xrange(k) if m != j]
        return reduce(operator.mul, p)
    assert len(x_values) != 0 and (len(x_values) == len(y_values)), 'x and y cannot be empty and must have the same length'
    k = len(x_values)
    return sum(_basis(j)*y_values[j] for j in xrange(k))

    Vous pouvez le confirmer comme suit:

    >>> interpolate(1,[1,2,4],[1,0,2])
1.0
>>> interpolate(2,[1,2,4],[1,0,2])
0.0
>>> interpolate(4,[1,2,4],[1,0,2])
2.0
>>> interpolate(3,[1,2,4],[1,0,2])
0.33333333333333331

    De sorte que le résultat est la valeur interpolée basé sur le polynôme qui passe par les points donnés. Dans ce cas, les 3 points de définir une parabole et les 3 premiers tests montrent que l'a déclaré y_value est retourné pour le x_value.

    Merci!!!! Un peu en retard mais je vais essayer ça! 🙂

    OriginalL'auteur smichr