使用numpy.interp对二维坐标点根据时间做线性插值

numpy.interp只能用于一维数组的线性插值，无法直接对二维坐标点进行插值。但是，我们可以分别对坐标点的x和y坐标进行插值，然后将插值结果组合成新的坐标点。

下面是一个示例代码，假设我们有一个二维坐标点列表coords，其中每个坐标点有x、y和t三个属性，需要对其根据时间t做线性插值。

import numpy as np

# 原始坐标点列表
coords = [
    {'x': 0, 'y': 0, 't': 0},
    {'x': 1, 'y': 2, 't': 1},
    {'x': 2, 'y': 4, 't': 2},
    {'x': 3, 'y': 6, 't': 3},
    {'x': 4, 'y': 8, 't': 4},
]

# 提取x、y和t坐标作为一维数组
x = np.array([coord['x'] for coord in coords])
y = np.array([coord['y'] for coord in coords])
t = np.array([coord['t'] for coord in coords])

# 生成新的时间序列
new_t = np.linspace(0, 4, num=9, endpoint=True)

# 对x和y坐标分别进行插值
new_x = np.interp(new_t, t, x)
new_y = np.interp(new_t, t, y)

# 将插值结果组合成新的坐标点
new_coords = [{'x': new_x[i], 'y': new_y[i], 't': new_t[i]} for i in range(len(new_t))]

print(new_coords)

在上述代码中，我们首先从原始坐标点列表中提取出x、y和t坐标，然后使用numpy.interp对x和y坐标进行线性插值。最后，我们将插值结果组合成新的坐标点列表new_coords，其中每个坐标点的x、y和t坐标都是根据时间t进行线性插值得到的。