scipy的interp新版没有了

Scipy是一个Python科学计算库，其中包括许多用于数值积分、优化、统计分析等功能的模块。关于`scipy.interpolate.interp`这个函数，它在旧版本的Scipy中负责插值操作，但随着Scipy库的更新和发展，某些函数可能会有所调整。在Scipy 1.0及以后的版本中，`interp`函数已经被新的`interpolate`模块替代，其中包含更丰富和功能强大的插值算法，如`interp1d`、`PchipInterpolator`等。

如果你需要进行插值操作，可以查看`scipy.interpolate`模块，那里提供了多种插值方法供选择。例如：

from scipy import interpolate

# 创建一个新的线性插值对象
f = interpolate.interp1d(x_old, y_old)

# 使用新数据进行插值
x_new = ... # 新的数据点
y_new = f(x_new)

需要注意的是，如果你遇到某个版本找不到`interp`的情况，应该查阅官方文档，了解相应版本的变化，并适应新的API。

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matlab interp1 c,SciPy interp1d结果与MatLab interp1不同

Matlab中的interp1函数和SciPy中的interp1d函数在一些方面有所不同，可能会导致结果不同的原因有以下几个：

1. 插值方法的不同：Matlab中的interp1默认使用的是样条插值（spline），而SciPy中的interp1d默认使用的是线性插值。在使用时，需要明确指定插值方法。

2. 插值节点的不同：Matlab中的interp1函数要求输入的插值节点是按照升序排列的，而SciPy中的interp1d则没有这个限制。如果插值节点的顺序不同，可能会导致结果不同。

3. 边界条件的不同：Matlab中的interp1函数默认使用的是“不-a-knot”边界条件，而SciPy中的interp1d默认使用的是“zero”边界条件。如果需要使用相同的边界条件，需要在使用时明确指定。

因此，为了得到相同的插值结果，需要在使用时明确指定相同的插值方法、插值节点和边界条件。

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`bounds_error=False` 表示在超出原数据范围时不抛出异常，而是根据 `fill_value` 参数进行外推。`fill_value` 可以是一个标量或一个数组，用于指定超出原数据范围时的取值。

例如，以下代码定义了一个二维插值函数，当插值点超出原数据范围时，返回一个固定的值 -999.0：

from scipy.interpolate import interp2d

x = [0, 1, 2]
y = [0, 1, 2]
z = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

interp_func = interp2d(x, y, z, bounds_error=False, fill_value=-999.0)

当需要对超出原数据范围的点进行插值时，可以直接调用 `interp_func` 函数进行计算，例如：

print(interp_func(-1, -1))  # 输出 -999.0