线性插值Python实现

线性插值是一种常用的数据处理方法，可以用于处理缺失数据，平滑曲线，以及实现数据的可视化等。下面介绍一下Python中线性插值的实现方式：

在Python中，可以使用Scipy库中的interp1d函数实现线性插值。interp1d函数需要传入两个参数：x和y。其中，x表示自变量的取值，y表示因变量对应的取值。interp1d函数还可以传入一个可选的参数kind，表示插值方式，默认为'linear'即线性插值。

具体的实现方法如下：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 构造原始数据
x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.sin(x)

# 构造插值函数
f = interp1d(x, y, kind='linear')

# 插值计算
xnew = np.linspace(0, 10, num=101, endpoint=True)
ynew = f(xnew)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
plt.show()

以上代码中，首先使用numpy库构造了原始数据x和y，其中x是等间隔的11个数，y是对应的sin函数值。然后使用interp1d函数构造了一个线性插值函数f。最后通过在新的自变量点xnew上计算f(xnew)得到了插值结果ynew，并使用matplotlib库将插值结果可视化。