插值对于一些时间序列的问题可能比较有用。

Show the code directly:

import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom scipy.interpolate import interp1d x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20)y=np.sin(x)f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值x_pred=np.linspace(0,10*np.pi,num=1000)y1=f1(x_pred)y2=f2(x_pred)plt.plot(x_pred,y1,'r',label='linear')plt.plot(x_pred,y2,'b--',label='cubic')plt.legend()plt.show()

官网上有更详细的参数使用：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.interpolate.interp1d.html

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。