json 从给定浮点索引位置的字典中插入数据

jei2mxaa 于 2023-10-21 发布在其他

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我有一个json文件，其中包含给定温度下的扭矩数据元组。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]]}

如果给我一个浮点数作为参考索引位置，例如：

index = 1.85

是否可以只使用浮点索引位置从数据进行插值？很明显，如果我尝试用一个直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，我正在寻找最接近的整数以上和以下的浮点数，然后手动插值，但它是乏味的。我需要为元组中给出的两个数字的插值。例如，在索引1.85处，我正在执行：

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这样做。
关于给定的指数浮动，它们可能是许多不同的数字，因为这个程序将使用不同的数字运行数百次。
我只是想知道是否有一个预先建立的方法，我可以使用请.

JSON

来源：https://stackoverflow.com/questions/77295081/interpolate-data-from-dictionary-given-a-float-index-position

1条答案

按热度按时间

zfciruhq1#

如果您希望在值之间进行线性插值，则很可能只需稍微调整代码，使用math.floor和math.ceil函数来获取给定索引上方和下方的索引。模（%）运算符允许我们获取小数位。
这样的东西应该足够了：

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

下面是一个图像（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）。

你也可以把它写成一个函数，我在下面提供了几个变体，所有这些都隐含地假设你导入的是floor和ceil。

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)

你选择哪一个最终是个人喜好的问题。我更喜欢第二种，因为它在简洁和清晰之间取得了平衡。
作为最后一点，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，则会产生更平滑的整体曲线。

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