python线性插值

Python中的线性插值是通过使用numpy库中的interp函数来实现的。interp函数的语法如下：
numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

其中，x是需要插值的点的位置，xp是已知数据点的位置，fp是已知数据点的值。left和right参数是可选的，用于指定在插值点在已知数据范围之外时返回的默认值。period参数用于指定周期性插值的周期。

下面是一个使用numpy.interp实现线性插值的例子：

import numpy as np

# 已知数据点的位置和值
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 需要插值的点的位置
x_interp = [1.5, 2.5, 3.5]

# 使用numpy.interp进行线性插值
y
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [python实现线性插值](https://blog.csdn.net/weixin_43956958/article/details/128150723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [Python线性插值](https://blog.csdn.net/YBKarthus/article/details/120828172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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