python实现三次样条函数插值，数组中存在nan值的情况

在 Python 中，如果数组中存在 `nan` 值，可以使用 `numpy` 库的 `isnan` 函数将其转换为 `None` 值，然后再进行插值计算。以下是一个示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 定义原始数据，其中第三个元素为 nan
x = np.array([0, 1, 2, np.nan, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 4, np.nan, 16, 25])

# 将 nan 转换为 None
x_new = np.where(np.isnan(x), None, x)
y_new = np.where(np.isnan(y), None, y)

# 创建插值函数
f = interp1d(x_new, y_new, kind='cubic')

# 生成新的 x 值
x_interp = np.linspace(0, 5, num=50)

# 计算插值结果，将 None 值转换为 nan
y_interp = np.where(np.isnan(f(x_interp)), np.nan, f(x_interp))

# 输出插值结果
print(y_interp)

在上面的代码中，我们使用 `numpy` 库的 `isnan` 函数将原始数据中的 `nan` 值转换为 `None` 值，然后通过 `interp1d` 函数生成了一个三次样条插值函数 `f`。接着，我们生成了一组新的 `x` 值 `x_interp`，使用 `f` 对其进行插值计算得到了新的 `y` 值 `y_interp`。最后，我们使用 `numpy` 库的 `where` 函数将 `None` 值转换为 `nan` 值，并输出了插值结果。

需要注意的是，由于 `interp1d` 函数不支持 `nan` 值，因此需要将其转换为 `None` 值进行插值计算。