SCiPY

scipy.interpolate

interp1d

代码

from scipy.interpolate import interp1d
import numpy as np

# 示例数据
x_original = np.array([400, 500, 600, 700])  # 原始波长
y_original = np.array([0.1, 0.3, 0.6, 0.9])  # 对应的测量值
x_new = np.linspace(400, 700, 100)           # 新的波长点（目标插值点）

# 创建插值函数
interp_func = interp1d(x_original, y_original, kind='linear', fill_value="extrapolate")

# 使用插值函数计算新点的值
y_new = interp_func(x_new)

# 打印结果
print("原始波长:", x_original)
print("原始测量值:", y_original)
print("插值后的波长:", x_new)
print("插值后的测量值:", y_new)

参数解释

x_original 和 y_original:
- 这是已知的原始数据点，分别表示波长和对应的测量值。
- 它们必须是一维数组，并且长度相同。
kind:
- 指定插值方法，常用选项包括：
  - 'linear'：线性插值（默认）。
  - 'nearest'：最近邻插值。
  - 'quadratic' 或 'cubic'：二次或三次样条插值。
- 根据数据的平滑性和需求选择合适的插值方法。
fill_value:
- 当插值点超出原始数据范围时的处理方式。
- 默认情况下会抛出错误，但可以通过设置 fill_value="extrapolate" 允许外推。
x_new:
- 需要插值到的新点，可以是一个标量或数组。