нужно использовать различные типы интерполяции? numpy interp1d

Question

У меня есть 2 столбца информации. Второй столбец - время в секундах. Первый столбец - ошибка в то время. Мне нужно сделать вектор, который содержит значение ошибки в секундах для интервалов 2,5 с. их должно быть 172. Вот мои данные: цв 0 = ошибка, столбец 1 = время в секундах

array([[0.00, 0.01], 
    [1.91, 9.60], 
    [0.00, 19.08], 
    [2.05, 28.64], 
    [1.04, 38.19], 
    [1.89, 47.73], 
    [1.69, 57.27], 
    [2.24, 66.79], 
    [1.89, 76.33], 
    [1.86, 85.88], 
    [2.37, 95.39], 
    [2.29, 104.93], 
    [2.03, 114.45], 
    [2.16, 123.99], 
    [1.34, 133.52], 
    [2.40, 143.03], 
    [2.17, 152.54], 
    [0.00, 162.03], 
    [1.61, 171.59], 
    [2.31, 181.13], 
    [2.15, 190.67], 
    [2.22, 200.19], 
    [2.16, 209.72], 
    [0.00, 219.20], 
    [2.65, 228.76], 
    [1.74, 238.33], 
    [0.00, 247.85], 
    [2.33, 257.42], 
    [1.85, 266.94], 
    [0.00, 276.50], 
    [2.27, 286.06], 
    [1.67, 295.62], 
    [2.41, 305.15], 
    [0.00, 314.65], 
    [1.32, 324.21], 
    [2.39, 333.74], 
    [2.19, 343.27], 
    [2.51, 352.81], 
    [2.41, 362.33], 
    [1.79, 371.86], 
    [0.00, 381.36], 
    [3.07, 390.93], 
    [2.30, 400.47], 
    [0.00, 409.98], 
    [2.41, 419.54], 
    [2.22, 0.05], 
    [1.75, 9.59], 
    [2.18, 19.14], 
    [1.99, 28.64], 
    [1.80, 38.16], 
    [1.45, 47.68], 
    [1.57, 57.21], 
    [2.24, 66.74], 
    [0.00, 76.24], 
    [2.31, 85.80], 
    [0.00, 95.29], 
    [2.39, 104.85], 
    [0.00, 114.34], 
    [0.95, 123.89], 
    [2.35, 133.42], 
    [2.43, 142.98], 
    [1.66, 152.48], 
    [1.08, 162.01], 
    [0.00, 171.53], 
    [1.20, 181.08], 
    [2.43, 190.64], 
    [2.42, 200.16], 
    [2.59, 209.69], 
    [1.98, 219.22], 
    [1.75, 228.76], 
    [2.28, 238.28], 
    [1.98, 247.80], 
    [1.08, 257.33], 
    [2.08, 266.84], 
    [2.30, 276.37], 
    [0.00, 285.84], 
    [1.38, 295.40], 
    [2.19, 304.95], 
    [0.00, 314.44], 
    [1.54, 324.01], 
    [2.19, 333.52], 
    [0.00, 343.02], 
    [2.13, 352.59], 
    [2.31, 362.13], 
    [0.00, 371.61], 
    [2.36, 381.18], 
    [2.02, 390.71], 
    [2.68, 400.24], 
    [0.00, 409.71], 
    [2.19, 419.28]]) 

Я попытался с помощью линейной интерполяции, используя следующий код, но получил ошибку ValueError: A value in x_new is below the interpolation range.

import numpy as np 
#import scipy 
#import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy import interpolate 
float_formatter = lambda x: "%.2f" % x 
#np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter}) 

# Read the text file with the errors - error,time format 
orig=np.genfromtxt('Error_Onsets.csv',delimiter=',') 
print repr(orig) 
# Build a linear interpolator, giving it the known time (X) and error (Y) 
interpf = interpolate.interp1d(orig[:,1],orig[:,0],kind='linear') 

# What's the TR? 
TR=2.5 

# Setup the new vector of times, spaced by TRs 
new_times=np.arange(0,172*TR,TR) 

# Interpolate using the func defined above to get the error at any TR 
new_err = interpf(new_times) 

I что это может быть связано с тем, что значения x должны постоянно возрастать для линейной интерполяции. Буду признателен за любые советы.

Answer 1

я обычно делаю это без интерполяции, используя только самое последнее значение (так что нет выборки из будущих данных):

times = np.arange(orig[0,1], orig[-1,1], 2.5) 
indexes = np.searchsorted(orig[:,1], times, side='right') - 1 
np.column_stack((orig[indexes,0], times)) 

Это дает вам две колонки: новые времена 2.5S друг от друга, и самые последние значения ошибок по тем временам.