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- Comment faire une interpolation cubique dans Python?
- Que fait l'interpolation cubique?
- Qu'est-ce que l'interpolation dans Numpy?
Comment faire une interpolation cubique dans Python?
S'i (xi + 1) = s'I + 1 (xi + 1), i = 1,…, n - 2, s ″ i (xi + 1) = s ″ i + 1 (xi + 1), i = 1,…, n - 2, qui nous donne 2 (n - 2) équations. Deux autres équations sont nécessaires pour calculer les coefficients de Si (x). Ces deux dernières contraintes sont arbitraires, et elles peuvent être choisies pour s'adapter aux circonstances de l'interpolation effectuée.
Que fait l'interpolation cubique?
L'interpolation cubique à spline est une méthode mathématique couramment utilisée pour construire de nouveaux points dans les limites d'un ensemble de points connus. Ces nouveaux points sont des valeurs de fonction d'une fonction d'interpolation (appelée spline), qui se compose elle-même de plusieurs polynômes cubes par morceaux.
Qu'est-ce que l'interpolation dans Numpy?
La fonction interp () renvoie l'interpolant linéaire une dimension linéaire à une fonction avec des points de données discrets donnés (XP, FP), évalué à x. Syntaxe: Numpy.Interp (x, xp, fp, gauche = aucun, droit = aucun, période = aucun)
