Python är ett skriptspråk som kan utökas för att enkelt utföra komplicerade numeriska operationer med de fritt tillgängliga paket numpy och scipy , korta för Numeric Python och vetenskapliga Python resp . En sådan verksamhet som genomförs i både numpy och scipy är interpolation . Interpolering är en operation för att beräkna mellanliggande värden längs en kurva givet en uppsättning punkter från denna kurva . Saker du behöver
numpy eller scipy paketet
Visa fler instruktioner
1
Importera " numpy " eller " scipy " paket i din Python-skript , beroende på som du vill använda , om det finns i systemet .
import numpyfrom scipy.interpolate import interp1d
2
Utför scipy s " interp1d ( ) " -funktion för endimensionell interpolering . Den " data_X " och " data_Y " variabler är matriser som innehåller x -och y- koordinaterna för uppgifter att interpolera . Den " data_X " variabel måste vara i stigande ordning . Den " typ " modifierare anger vilka medel interpolation : . Linjär , närmaste , kvadratisk , kubisk eller ett heltal större än 1 för en spline passform
interpolated_function = interp1d ( data_X , data_Y , typ = ' linjär ' ) ; interpolated_values = interpolated_function ( linspace ( 1.100.100 ) ) ;
3
Execute numpy s " numpy.interp " -funktion för endimensionell interpolering . Den " x_to_interpolate " variabel är en array som innehåller x - koordinaterna att interpolera punkter . Den " data_X " och " data_Y " är x -och y- koordinater som definierar kurvan att interpolera . "Vänster " och " höger " värden är valfria och ange vilket värde att återvända om " x_to_interpolate " innehåller värden utanför " data_X . "
Interpolated_y = numpy.interp ( x_to_interpolate , data_X , data_Y , vänster = 0 , höger = 0 ) ;
