Cómo calcular la interpolación numérica Usando Python

Python es un lenguaje de scripting que se puede ampliar fácilmente para realizar operaciones numéricas complejas con los paquetes disponibles libremente NumPy y SciPy , abreviatura de Numeric Python y Python Científico respectivamente. Uno de tales operaciones que se implementa en tanto NumPy y SciPy es la interpolación . La interpolación es una operación para calcular los valores intermedios a lo largo de una curva dada un conjunto de puntos de la curva . Cosas que necesitará
NumPy o paquete SciPy
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Importe el " numpy " o paquete " scipy " en la secuencia de comandos Python , dependiendo que usted desea utilizar , si está disponible en su sistema.

importación numpyfrom scipy.interpolate importación interp1d
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Ejecutar " interp1d ()" de SciPy función de interpolación unidimensional . Las variables " datos_Y " " datos_X " y son matrices que contienen los x-e y - coordenadas de los datos para interpolar . La variable " datos_X " debe estar en orden ascendente. El modificador " tipo " especifica los medios de interpolación : . Lineal , más cercano, cuadrática , cúbica o un número entero mayor que 1 para un ajuste spline

interpolated_function = interp1d ( datos_X , argumento datos_Y , tipo = "lineal" ) ; interpolated_values ​​= interpolated_function ( linspace ( 1100100 ));
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Ejecutar función " numpy.interp " de NumPy para la interpolación unidimensional. La variable " x_to_interpolate " es una matriz que contiene las coordenadas x de los puntos a interpolar . El " datos_X " y " argumento datos_Y " son x-e y - coordenadas que definen la curva para interpolar . Los valores de "izquierda " y "derecha " son opcionales y se especifica qué valor para volver si " x_to_interpolate " contiene valores fuera del " datos_X . "

Interpolated_y = numpy.interp ( x_to_interpolate , datos_X , argumento datos_Y , left = 0 , derecha = 0 ) ;