线性插值的代码python_如何实现线性插值？
我想出了⼀个相当优雅的解决⽅案(IMHO)，所以我忍不住贴了出来：from bict import bict_left
class Interpolate(object):
def __init__(lf, x_list, y_list):
if any(y - x <= 0 for x, y in zip(x_list, x_list[1:])):
rai ValueError("x_list must be in strictly ascending order!")
x_list = lf.x_list = map(float, x_list)
y_list = lf.y_list = map(float, y_list)
intervals = zip(x_list, x_list[1:], y_list, y_list[1:])
lf.slopes = [(y2 - y1)/(x2 - x1) for x1, x2, y1, y2 in intervals]
def __getitem__(lf, x):
i = bict_left(lf.x_list, x) - 1
return lf.y_list[i] + lf.slopes[i] * (x - lf.x_list[i])
我映射到float，这样，如果x1、x2、y1和y2都是某些iterval的整数，整数除法(python<；=2.7)就不会启动并破坏事物。
在__getitem__中，我利⽤lf.x_列表是按升序排序的这⼀事实，使⽤bict_left来(⾮常)快速地找到lf.x_list中⼩于x的最⼤元素的索引。
使⽤这样的类：i = Interpolate([1, 2.5, 3.4, 5.8, 6], [2, 4, 5.8, 4.3, 4])
# Get the interpolated value at x = 4:
y = i[4]
为了简单起见，我根本没有处理过边界条件。事实上，i[x]的x < 1将⼯作，就好像从(2.5，4)到(1，2)的线被扩展到了负⽆穷⼤，⽽x == 1或x > 6的i[x]将产⽣IndexError。最好是在所有情况下都提出索引器错误，但这留给读者作为练习。：)
