numpy.interp

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

Линейная интерполяция по одному измерению.

Возвращает кусочно-линейный интерполянт для функции с заданными дискретными точками данных (xp, fp), вычисленный в точках x.

Параметры:	x : array_like Координаты x, в которых нужно вычислить интерполированные значения. xp : 1-D sequence of floats Координаты x точек данных, должны быть возрастающими, если аргумент period не указан. В противном случае xp сортируется внутри после нормализации периодических границ с использованием xp = xp % period. fp : 1-D sequence of float or complex Координаты y точек данных, длина совпадает с длиной xp. left : optional float or complex corresponding to fp Значение, которое нужно вернуть для x < xp[0], по умолчанию fp[0]. right : optional float or complex corresponding to fp Значение, которое нужно вернуть для x > xp[-1], по умолчанию fp[-1]. period : None or float, optional Период для координат x. Этот параметр позволяет правильно интерполировать угловые координаты x. Параметры left и right игнорируются, если period указан. Новый в версии 1.10.0.
Возвращает:	y : float or complex (corresponding to fp) or ndarray Интерполированные значения, размерность совпадает с x.
Возможные исключения:	ValueError Если xp и fp имеют разную длину, Если xp или fp не являются одномерными последовательностями, Если period == 0

Примечания

Не проверяется, что последовательность координат x xp возрастающая. Если xp не возрастающая, результаты будут некорректными. Простой способ проверить возрастание:

np.all(np.diff(xp) > 0)

Примеры

>>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> np.interp(2.5, xp, fp)
1.0
>>> np.interp([0, 1, 1.5, 2.72, 3.14], xp, fp)
array([ 3. ,  3. ,  2.5 ,  0.56,  0. ])
>>> UNDEF = -99.0
>>> np.interp(3.14, xp, fp, right=UNDEF)
-99.0

Построение интерполянта для синусоидальной функции:

>>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
>>> y = np.sin(x)
>>> xvals = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
>>> yinterp = np.interp(xvals, x, y)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(x, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(xvals, yinterp, '-x')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.show()

Интерполяция с периодическими координатами x:

>>> x = [-180, -170, -185, 185, -10, -5, 0, 365]
>>> xp = [190, -190, 350, -350]
>>> fp = [5, 10, 3, 4]
>>> np.interp(x, xp, fp, period=360)
array([7.5, 5., 8.75, 6.25, 3., 3.25, 3.5, 3.75])

Интерполяция с комплексными значениями:

>>> x = [1.5, 4.0]
>>> xp = [2,3,5]
>>> fp = [1.0j, 0, 2+3j]
>>> np.interp(x, xp, fp)
array([ 0.+1.j ,  1.+1.5j])