10. Scipy Tutorial-插值interp1d
插值是指基于一系列点$(x_I，y_i )，通过一定的算法找到合适的函数并对这些点进行近似(包括)，从而反映这些点的趋势规律。
interp1d。 scipy.interpolate包中有许多模块可以插值已知点，即找到相应的函数，如模块interp1d。 获得插值函数后，可以使用该插值函数计算与其他$x_j$相对应的$y_j$值。 这就是插值的意义。
from scipy.interpolateimportinterp 1d
import numpy as np
noise=NP.random.normal (0，0.1，100 ) )。
x=NP.linspace (0，10，100 ) )。
y=NP.sin(x ) noise
f=interp1d(x，y ) ) ) )。
F2=interp1D(x，y，kind='cubic ' ) )。
print x[10]，np.sin(x[10]，y[10]，y[10]，f2(x[10] )
print x[11]，np.sin(x[11]，y[11]，y[11]，f2(x[11] )
XM=(x[10]x[11] )/2
(打印XM，NP.sin(XM )，) y[10] y[11] )/2，f ) XM )，F2 ) XM ) ) ) ) ) )
打印f
xnew=NP.linspace (0，10，40 ) )。
import matplotlib.pyplot as plt
PLT.plot(x，y，' o '，xnew，f(xnew )，'-'，xnew，F2 )，'-'，xnew，NP.sin ) xnew )，线宽度=2
PLT.legend(['data '，' linear '，' cubic '，' $cos($'] ' )，loc='best ' )
plt.show () )
执行结果：
interp1d的method指定插值类型，默认为method=linear一次函数$f(x )=ax b$线性插值，cubic三次函数$f ) x )=ax^3 bx^2 cx d$插值，但、 许多其他插值方法可以通过设置方法值来选择，例如，对于scipy的interp1d支持，可以使用“linear”、“nearest”、“zero”、“slinear”、“quadratic”和“cuuadred”