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我有一个数组，它包含一个delta函数(0或1)。我使用这个函数通过应用前向填充算法来生成一个步进函数数组。这个数组就是我在某个操作中需要的。在

此图显示三角形和阶梯阵列：

但是，我需要提高这个数组的分辨率来执行操作。但是，我不能直接应用numpy.INTP公司在

扭曲了原有的功能。在

因此，我的问题是，哪种方法是提高阶跃函数分辨率的有效方法？在

这是一个示例脚本：import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

def forward_filling(arr):

idx=np.where(arr==0,0,np.arange(len(arr)))

idx=np.maximum.accumulate(idx)

return arr[idx]

fig, axis = plt.subplots(1, 1)

x_array = np.arange(0, 15)

y_delta = np.zeros(len(x_array))

y_delta[3], y_delta[7], y_delta[13] = 1, 2, 3

step_function = forward_filling(y_delta)

axis.plot(x_array, y_delta, label=’delta function’, marker=’o’)

axis.plot(x_array, step_function, label=’step function’)

x_high_resolution = np.linspace(0, 15, 30)

delta_interpolated = np.interp(x_high_resolution, x_array, y_delta)

step_interpolated = np.interp(x_high_resolution, x_array, step_function)

axis.plot(x_high_resolution, delta_interpolated, label=’delta function high resolution’, marker=’o’)

axis.plot(x_high_resolution, step_interpolated, label=’step function high resolution’)

axis.legend()

axis.set_xlabel(‘x’)

axis.set_ylabel(‘y’)

plt.show()