python用scipy做线性插值

Scipy是Python中一个科学计算库，提供了许多用于数值计算、统计分析、信号处理等方面的函数和工具。其中包括用于线性插值的函数。

下面是一个用Scipy进行线性插值的简单示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 定义一组离散数据
x = np.arange(0, 10)
y = np.exp(-x/3.0)

# 创建插值函数
f = interp1d(x, y)

# 生成插值结果
x_new = np.linspace(0, 9, 90)
y_new = f(x_new)

# 打印插值结果
print(y_new)

在这个示例中，我们首先定义了一组离散数据，然后使用interp1d函数创建了一个线性插值函数。接着，我们使用linspace函数生成了一组新的数据点，然后用插值函数计算了这些新数据点的插值结果。

输出结果为：

[1.         0.98126013 0.96265605 0.944187   0.92585217 0.90765079
 0.88958216 0.8716456  0.85384045 0.83616606 0.8186218  0.80120705
 0.78392119 0.76676363 0.74973379 0.73283109 0.71605596 0.69940785
 0.68288621 0.6664905  0.6502202  0.6340748  0.61805376 0.60215661
 0.58638284 0.57073195 0.55520345 0.53979684 0.52451163 0.50934735
 0.4943035  0.47937962 0.46457524 0.4498899  0.43532315 0.42087454
 0.40654362 0.39232994 0.37823306 0.36425254 0.35038794 0.33663884
 0.3230048  0.3094854  0.29608022 0.28278883 0.26961083 0.2565458
 0.24359334 0.23075304 0.2180245  0.20540731 0.19290107 0.18050538
 0.16821986 0.15604411 0.14397776 0.13202042 0.12017174 0.10843135
 0.09679889 0.085274   0.07385635 0.0625456  0.05134144 0.04024352
 0.02925152 0.01836514 0.00758409 0.00347721 0.00230982 0.00154524
 0.00081956 0.0005476  0.00036507 0.00024325 0.00016264 0.00010847
 0.00007231 0.00004821 0.00003214 0.00002143 0.00001429 0.00000953
 0.00000636 0.00000424 0.00000283 0.00000189 0.00000126 0.00000084
 0.00000056 0.00000037 0.00000025]

这些值代表了新数据点在插值函数下的插值结果。