我对编程很陌生，我想尝试编写一个分段线性插值函数。 （也许是用 numpy.interp 或 scipy.interpolate.interp1d 完成的）
假设我得到如下数据：x= [1, 2.5, 3.4, 5.8, 6] y=[2, 4, 5.8, 4.3, 4]
我想设计一个分段插值函数，它将使用 Python 给出 1 到 2.5、2.5 到 3.4 等所有线性多项式部分的系数。 当然matlab有interp1函数可以做到这一点，但我使用python，我想做与matlab完全相同的工作，但python只给出值而不是线性多项式系数！ （在 matlab 中我们可以用 pp.coefs 得到这个）。 但是如何在 python numpy.interp 中获取 pp.coefs ？
【问题讨论】：
标签： python interpolation coefficients
您可以使用来自numpy 的polyfit，它会为您提供给定拟合的最高阶系数列表（这里有两个系数在您的阶数1 多项式）。因此，下面将为您提供每个段[1, 2.5]、[2.5, 3.4] 等的系数列表
import numpy as np
x = np.array(x)
y = np.array(y)
[np.polyfit(x[i:(i+2)], y[i:(i+2)],1) for i in range(len(x)-1)]
#[array([ 1.33333333, 0.66666667]), array([ 2., -1.]), array([-0.625, 7.925]), array([ -1.5, 13. ])]
【讨论】：
如果您要进行线性插值，您只需使用从点(x0, y0) 到(x1, y1) 的线，对它们进行插值的线由y - y0 = ((y0 - y1)/(x0 - x1)) * (x - x0) 给出。您可以使用切片语法获取列表的 2 个元素切片；例如要获得[2.5, 3.4]，您将使用x[1:3]。
然后您可以使用切片语法实现线性插值公式来计算线性多项式插值的系数。
【讨论】：