Je hebt verschillende interpolatiemethoden in SciPy onderzocht en gezien hoe deze gebruikt kunnen worden om waarden tussen bekende datapunten te schatten. In praktijkexperimenten wordt data vaak op onregelmatige tijdstippen verzameld, terwijl voor analyse of rapportage waarden op regelmatige intervallen nodig kunnen zijn. **Interpolatie** biedt een praktische oplossing om deze ontbrekende waarden te schatten. In deze uitdaging gebruik je `scipy.interpolate.interp1d` om temperatuurwaarden op regelmatige tijdsintervallen te schatten op basis van een reeks metingen die op onregelmatige tijdstippen zijn gedaan.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import numpy as np
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        self.times = np.array([0, 3, 7, 10, 15])
        self.temperatures = np.array([22.0, 23.5, 24.0, 23.0, 22.5])
        self.regular_times = np.arange(0, 16, 1)
        self.result = user_code.interpolate_temperatures(self.times, self.temperatures, self.regular_times)

    def test_returns_numpy_array(self):
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(self.result, np.ndarray) and len(self.result) == len(self.regular_times),
            "Returns a NumPy array of the correct length.",
            f"Result is not a NumPy array of correct length: {type(self.result)}, {len(self.result)} vs {len(self.regular_times)}."
        )

    def test_first_and_last_value(self):
        _dynamic_test(
            self,
            np.isclose(self.result[0], self.temperatures[0]),
            "First value matches the original measurement.",
            f"First value {self.result[0]} does not match original {self.temperatures[0]}."
        )
        _dynamic_test(
            self,
            np.isclose(self.result[-1], self.temperatures[-1]),
            "Last value matches the original measurement.",
            f"Last value {self.result[-1]} does not match original {self.temperatures[-1]}."
        )

    def test_original_points_match(self):
        original_indices = [np.where(self.regular_times == t)[0][0] for t in self.times]
        for idx, temp in zip(original_indices, self.temperatures):
            _dynamic_test(
                self,
                np.isclose(self.result[idx], temp),
                f"Interpolated value at time {self.regular_times[idx]} matches original measurement.",
                f"Interpolated value at time {self.regular_times[idx]} is {self.result[idx]}, expected {temp}."
            )

    def test_linear_interpolation(self):
        # Check a value between 3 and 7 (e.g., at t=5)
        idx_5 = np.where(self.regular_times == 5)[0][0]
        # Linear interpolation between (3,23.5) and (7,24.0)
        t0, t1 = 3, 7
        y0, y1 = 23.5, 24.0
        expected_5 = y0 + (y1 - y0) * (5 - t0) / (t1 - t0)
        _dynamic_test(
            self,
            np.isclose(self.result[idx_5], expected_5),
            "Interpolated value at t=5 matches linear interpolation.",
            f"At t=5, expected {expected_5}, got {self.result[idx_5]}."
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Een uitgebreide cursus ontworpen voor studenten met een sterke wiskundige achtergrond en gemiddelde tot gevorderde Python-vaardigheden, gericht op het benutten van SciPy voor wetenschappelijk rekenen, optimalisatie, integratie en geavanceerde wiskundige bewerkingen.

Verken de structuur, kernmodules en essentiële functies van SciPy voor wetenschappelijk rekenen.

Duik in de krachtige lineaire algebra mogelijkheden van SciPy voor het oplossen van wiskundige problemen uit de praktijk.

Beheers optimalisatietechnieken en algoritmen voor het vinden van nulpunten met behulp van SciPy voor wetenschappelijke en technische vraagstukken.

Verken geavanceerde wiskundige bewerkingen, waaronder integratie, interpolatie en basis signaalverwerking met SciPy.

Uitdaging: Interpoleren van Experimentele Gegevens

Oplossing