पायथन - scipy.interpolate.interp1d

interp1d() scipy.interpolate . का कार्य पैकेज का उपयोग 1-डी फ़ंक्शन को प्रक्षेपित करने के लिए किया जाता है। कुछ फ़ंक्शन y =f(x) का अनुमान लगाने के लिए x और y जैसे मानों की सरणियों की आवश्यकता होती है और फिर नए बिंदुओं का मान ज्ञात करने के लिए प्रक्षेप का उपयोग करता है।

सिंटैक्स

scipy.interpolate.interp1d(x, y)

जहाँ x वास्तविक मानों का 1-D सरणी है और y वास्तविक मानों का N-D सरणी है। प्रक्षेप अक्ष के अनुदिश y की लंबाई x की लंबाई के बराबर होनी चाहिए।

उदाहरण 1

आइए निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें -

# Import the required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"]=[7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"]=True

# Define the values
x = np.arange(0, 10)
y = np.exp(-x/5.0)

# Input Data
plt.subplot(1,2,1)
plt.title("Input X and Y")
plt.plot(x,y)

# Interpolated Data
plt.subplot(1,2,2)
plt.title("Interpolated")
f = interpolate.interp1d(x, y)
x_new = np.arange(0, 7, 0.7)
y_new = f(x_new)
plt.plot(x_new, y_new, 's')

plt.show()

आउटपुट

उपरोक्त प्रोग्राम निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा -

उदाहरण 2

आइए एक और उदाहरण लेते हैं -

# Import the required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"]=[7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"]=True

# Define the values
x = np.arange(0, 10)
y = np.exp(-x **2/9.0)

# interpolate function
f = interpolate.interp1d(x, y)
xnew = np.arange(0, 9, 1.2)
plt.plot(x, y, 'o', xnew)

plt.show()

आउटपुट

उपरोक्त प्रोग्राम निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा -