Python | 使用SciPy库的插值方法及示例
import numpy as np
from scipy import interpolate
# 创建一些数据点
x = np.linspace(0, 10, 11)
y = np.sin(x)
# 需要插值的x坐标
x_new = np.linspace(0, 10, 41)
# 使用不同的插值方法
# 线性插值
f_linear = interpolate.interp1d(x, y, kind='linear')
y_linear = f_linear(x_new)
# 三次多项式插值
f_cubic = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')
y_cubic = f_cubic(x_new)
# 输出结果
print("线性插值结果:", y_linear)
print("三次多项式插值结果:", y_cubic)这段代码首先导入了必要的SciPy库，并创建了一些用于插值的数据点。然后，我们定义了需要插值的新的x坐标。接下来，我们使用了两种不同的插值方法：线性插值和三次多项式插值，并输出了插值后的结果。这样可以清晰地比较两种插值方法的差异。
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