从字典中插入给定浮点索引位置的数据-解网

问：

我有一个json文件，其中包含给定温度的扭矩数字数据元组。假设我从 46 度部分提取数据：

j = {"46": [[88.0, 95.3], [86.1, 93.4], [84.2, 91.3], [82.8, 89.7], [80.8, 87.8]]}

如果随后给我一个浮点数作为参考索引位置，例如：

index = 1.85

是否可以仅使用浮点索引位置从数据中插值？显然，如果我尝试将直线浮点数作为索引位置，它会给我：

TypeError: list indices must be integers or slices, not float

目前，我正在找到浮点数上方和下方最接近的整数，然后手动插值，但这很乏味。我需要对元组中给出的两个数字进行插值。.例如，在索引处，我正在做：1.85

lower_first_num = j["46"][1][0]
upper_first_num = j["46"][2][0]

difference = lower_first_num - upper_first_num
result = lower_first_num - (difference * .85)

其中 .85 是两个指数点之间的百分比。然后，我必须对元组中的第二个数字再次执行此操作。

关于给定的指数浮点数，它们可能是许多不同的数字，因为该程序将以不同的数字运行数百次。

我只是想知道是否有我可以使用的预构建方法......

python json 字典浮点插值

from math import floor, ceil

data = j["46"] # [[88.0, 95.3], [86.1, 93.4], [84.2, 91.3], [82.8, 89.7], [80.8, 87.8]]

index = 1.85

before, after = data[floor(index)][0], data[ceil(index)][0] # 86.1, 84.2
step = index % 1 # .85
difference = after - before # -1.9
lerped_value = before + step * difference # 84.485

print(lerped_value) # 84.485

下面是一张图像（使用 Desmos 创建），绿色虚线表示每个点之间的线性插值，红色虚线表示 index=1.85，红点表示插值点（1.85， 84.485）。

您也可以将其编写为一个函数，我在下面包含了一些变体，所有这些变体都隐含地假设您正在导入和 .floorceil

def interpolate(data : list[list[float]], index : float) -> float:
    before, after = data[floor(index)][0], data[ceil(index)][0]
    step = index % 1
    difference = after - before
    lerped_value = before + step * difference
    return lerped_value

def interpolate(data : list[list[float]], index : float) -> float:
    before, after = data[floor(index)][0], data[ceil(index)][0]
    return before + (index % 1) * (after - before)

def interpolate(data : list[list[float]], index : float) -> float:
    return (before := data[floor(index)][0]) + (index % 1) * (data[ceil(index)][0] - before)

你选择哪一个最终取决于个人喜好。我更喜欢第二种，因为在简洁和清晰之间取得平衡。

最后，您可能还希望对点执行线性回归，因为这可能对数据中的错误不太敏感，并且如果数据是线性的，则生成更平滑的整体曲线。

上一个：什么时候浮点正零不是全位零？

下一个：一个大数字如何精确地适合 32 位 GCC 的“double”？

从字典中插入给定浮点索引位置的数据

Interpolate data from dictionary given a float index position

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