以最简单的形式，可视化以下图像：
在此，已知数据点在位置（1,1）和（3,3）处为红色 。使用线性迭代，我们可以在它们之间添加一个点，该点可以显示为蓝色 。
这是一个非常简单的问题，如果我们拥有更多已知的数据点，并且想要特定频率的插值点又该怎么办呢python的线性函数吗？
这可以使用numpy包中的两个函数在Python中非常简单地实现:
我们有十个已知点，但是假设我们要一个50个序列 。
我们可以使用np.linspace做到这一点python的线性函数吗；序列的起点，序列的终点以及我们想要的数据点总数
起点和终点将与您的初始x值的起点和终点相同 ， 因此在此我们指定0和2 * pi 。我们还指定了对序列中50个数据点的请求
现在，进行线性插值！使用np.interp，我们传递所需数据点的列表（我们在上面创建的50个），然后传递原始的x和y值
现在，让我们绘制原始值，然后覆盖新的内插值！
您还可以将此逻辑应用于时间序列中的x和y坐标 。在这里，您将根据时间对x值进行插值，然后针对时间对y值进行插值 。如果您想在时间序列中使用更频繁的数据点（例如 ， 您想在视频帧上叠加一些数据），或者缺少数据点或时间戳不一致，这将特别有用 。
让我们为一个场景创建一些数据 ， 在该场景中，在60秒的比赛时间里 ， 一辆赛车仅发出十个位置（x＆y）输出（在整个60秒的时间内，时间也不一致）：
参考文献
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