python 线性插值函数

在Python中，你可以使用SciPy库的interp1d函数来进行线性插值。这个函数可以根据给定的一组数据点，生成一个线性插值函数。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用interp1d函数进行线性插值：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 原始数据点
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 6, 8])

# 创建线性插值函数
f = interp1d(x, y)

# 在新的x值上进行线性插值
x_new = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5])
y_new = f(x_new)

print(y_new)

运行这段代码，将会输出插值后的y值数组。你可以根据自己的需求修改x和y的数据点，并在x_new上进行插值。

相关问题

python线性插值内置函数

Python中的线性插值内置函数是numpy库中的interp函数。该函数的用法是interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)，其中x是要进行插值的点，xp是已知的数据点的x坐标，fp是已知的数据点的y坐标。interp函数可以根据已知点的坐标进行线性插值，得到未知点的值。 举个例子，如果想要在给定的数据点中进行线性插值，可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0, 0.37, 0.74, 1.11, 1.48, 1.85, 2.22, 2.59, 2.96, 3.33, 3.7])
y = np.array([0, 38.39, 71.41, 99.66, 123.67, 143.88, 160.61, 174.03, 184.16, 190.8, 193.52])

plt.plot(x, y, '-')
y_val = 30
root = np.interp(y_val, y, x)
plt.plot(root, y_val, marker="o")
plt.plot([root, root, 0], [0, y_val, y_val], "--")
plt.xlim(0, None)
plt.ylim(0, None)
plt.show()

在这个例子中，我们给定了一些数据点的x坐标和y坐标，然后使用interp函数进行线性插值，找到了y值为30时对应的x坐标，并在图中标出了插值结果。
以上是关于Python中线性插值的内置函数的介绍。

请给出python生成线性插值函数代码

代码如下：import numpy as np def linear_interp(x, x_min, x_max, y_min, y_max):
return y_min + (x - x_min) * (y_max - y_min) / (x_max - x_min) x = np.linspace(x_min, x_max, 10)
y = linear_interp(x, x_min, x_max, y_min, y_max)