如何在python中使用scipy.interpolate模塊？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學習而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。4、系統(tǒng)運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

一、scipy.interpolate介紹

可實現(xiàn)各種插值法的實現(xiàn)

插值，即依據(jù)一系列點 ( x , y ) (x,y)(x,y) 通過一定的算法找到一個合適的函數(shù)來逼近這些點，反映出這些點的走勢規(guī)律。當擬合出插值函數(shù)后便可用這個插值函數(shù)計算其他 x xx 對應(yīng)的的 y yy 值，這就是插值的意義所在。

#定義函數(shù)  x:橫坐標列表 y:縱坐標列表 kind:插值方式
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')

二、插值方式

nearest：最鄰近插值法

zero：階梯插值

slinear、linear：線性插值

quadratic、cubic：2、3階B樣條曲線插值

三、使用實例

scipy.interpolate.interp1d類會構(gòu)建線性插值函數(shù)：

from scipy.interpolate import interp1d
linear_interp = interp1d(measured_time, measures)

然后scipy.interpolate.linear_interp實例需要被用來求得感興趣時間點的值：

computed_time = np.linspace(0, 1, 50)
linear_results = linear_interp(computed_time)

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