python之线性差值函数np.interp函数介绍

        np.interp是NumPy库中的一个函数，用于在给定的一维数据上进行线性插值。

1. 语法

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

参数说明：

        x：要进行插值的目标点或一维数组，可以是标量值或数组。xp：用于插值的一维数组，表示自变量（x轴上的点）。

        fp：用于插值的一维数组，表示因变量（对应于自变量的函数值）。

        left（可选）：如果x小于xp中的最小值，使用此值进行插值。默认为fp[0]。

        right（可选）：如果x大于xp中的最大值，使用此值进行插值。默认为fp[-1]。

        period（可选）：如果指定了period，则将xp视为周期性数据，x可以超出xp的范围，并使用周期性插值。

        np.interp函数根据给定的一维数组 xp 和对应的函数值数组 fp，对目标点 x 进行线性插值，并返回插值结果。它可以用于填充缺失数据、在两个已知数据点之间进行估算或者对离散数据进行平滑等操作。

2. 示例代码

        以下是一个示例，演示如何使用np.interp进行线性插值：

import numpy as np
 
#定义差值所需的数据
xp = [1, 3, 5]
fp = [2, 5, 7]
#目标点进行差值
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
x2 = 2.5
interpolated_value_x1 = np.interp(x1, xp, fp)
interpolated_value_x2 = np.interp(x2, xp, fp)
 
print(interpolated_value_x1)  #输出 [2.  3.5 5.  6.  7. ]
print(interpolated_value_x2)  #输出 4.25

        在上述示例中，定义了一组插值所需的数据点 xp 和对应的函数值 fp。然后，使用 np.interp 对目标点 x 进行线性插值，得到插值结果 interpolated_value。

        注意，np.interp函数要求 xp 必须按升序排列，并且x的值不能大于xp中的最大值，大于xp最大值，差值结果为fp的最大值。如果 xp 不是升序排列，可以使用 np.sort 对 xp 和 fp 进行排序，然后再进行插值。

        线性插值是一种简单的插值方法，它假设在两个已知数据点之间的函数值变化是线性的。如果需要更高阶的插值方法，可以使用 scipy.interpolate 模块中的其他函数，如 scipy.interpolate.interp1d。