本篇文章通过具体的Python代码示例，详细展示了如何进行线性插值和三次样条插值，帮助读者理解和实现这两种常见的数据插值方法。
函数y = sin(x)
数据准备：
定义样本点X为从-\(\pi\)到\(\pi\)每次间隔1的数组。
```python
X=np.arange(-np.pi, np.pi, 1)
```
根据样本点X，形成sin函数对应的Y值。
```python
Y= np.sin(X)
```
为了进行插值操作，定义新的差值点new_x为从-\(\pi\)到\(\pi\)每次间隔0.1的数组。
```python
new_x=np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1)
```
样条插值：
首先导入scipy.interpolate模块中的函数以进行样条插值操作。
一阶样条插值步骤如下：
- 使用样本点X和Y生成参数ipo1，这里k=1表示线性插值。
```python
ipo1 = spi.splrep(X, Y, k=1)
```
- 根据观测点new_x以及已经得到的样条参数ipo1，计算并返回一阶样条插值得到的新Y值iy1。
```python
iy1 = spi.splev(new_x, ipo1)
```
5星
