表格1#

class astropy.modeling.tabular.Tabular1D(points=None, lookup_table=None, method='linear', bounds_error=True, fill_value=nan, **kwargs)#

基类:_Tabular

1D中的表格模型。返回插值的查找表值。

参数:
points : array_likefloat Of ndim=1。Numpy:ARRAY_LIKE of python:Float of ndim=1。

在n维中定义规则网格的点。

lookup_table : array_like ,of ndim=1。NumPy:ARRAY_LIKE,of ndim=1。

一维数据。

method : str ,可选Python:字符串,可选

执行插值的方法。支持“linear”和“nearest”以及“splinef2d”splinef2d”仅支持二维数据。默认为“线性”。

bounds_error : bool ,可选可选的布尔

如果为True,则在输入数据域之外请求插值时,将引发ValueError。如果是假的,那么 fill_value 使用。

fill_value : float ,可选Python:Float,可选

如果提供,则为插值域外的点使用的值。如果没有,则外推域外的值。“splinef2d”方法不支持外推法。

返回:
value : ndarray恩达雷

输入坐标处的插值值。

加薪:
ImportError

未安装Scipy。

笔记

使用 scipy.interpolate.interpn .

属性摘要

lookup_table 

n_inputs 

输入的数目。

n_outputs 

输出的数目。

方法总结

__call__(*inputs[, model_set_axis, ...])

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。

属性文档

lookup_table = array([0., 0.])#
n_inputs = 1#

输入的数目。

n_outputs = 1#

输出的数目。

方法文件

__call__(*inputs, model_set_axis=None, with_bounding_box=False, fill_value=nan, equivalencies=None, inputs_map=None, **new_inputs)#

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。