méthode d'extrapolation interp1d scipy fill_value = tuple ne fonctionne pas

Question

Je veux extrapoler un ajustement de fonction. scipy.interpolate.interp1d est censé être en mesure de le faire (voir extrait de doc). Au lieu de cela, j'ai "ValueError: une valeur dans x_new est en dessous de la plage d'interpolation."

utilisant: python 2.7.12, numpy 1.13.3, scipy 0.19.1

fill_value : array-like or (array-like, array_like) or "extrapolate", optional - if a ndarray (or float), this value will be used to fill in for requested points outside of the data range. If not provided, then the default is NaN. The array-like must broadcast properly to the dimensions of the non-interpolation axes. - If a two-element tuple, then the first element is used as a fill value for x_new < x[0] and the second element is used for x_new > x[-1] . Anything that is not a 2-element tuple (e.g., list or ndarray, regardless of shape) is taken to be a single array-like argument meant to be used for both bounds as below, above = fill_value, fill_value .

import numpy as np 
from scipy.interpolate import interp1d 
# make a time series 
nobs = 10 
t = np.sort(np.random.random(nobs)) 
x = np.random.random(nobs) 
# compute linear interp (with ability to extrapolate too) 
f1 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value='extrapolate') # this works 
f2 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value=(0.5, 0.6)) # this doesn't 

Answer 1

Selon les documentation, interp1d par défaut élever ValueError sur l'extrapolation, sauf si fill_value='extrapolate' ou lorsque vous spécifiez bounds_error=False .

In [1]: f1 = interp1d(t, x, kind='linear', fill_value=(0.5, 0.6), bounds_error=False) 

In [2]: f1(0) 
Out[2]: array(0.5)