পাইথন – scipy.interpolate.interp1d

interp1d() scipy.interpolate-এর কাজ প্যাকেজ একটি 1-ডি ফাংশন ইন্টারপোলেট করতে ব্যবহৃত হয়। এটি আনুমানিক কিছু ফাংশন y =f(x) করতে x এবং y এর মতো মানের অ্যারে লাগে এবং তারপর নতুন বিন্দুর মান খুঁজে পেতে ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে।

সিনট্যাক্স

scipy.interpolate.interp1d(x, y)

যেখানে x হল বাস্তব মানের একটি 1-D অ্যারে এবং y হল বাস্তব মানের একটি N-D অ্যারে। ইন্টারপোলেশন অক্ষ বরাবর y এর দৈর্ঘ্য অবশ্যই x এর দৈর্ঘ্যের সমান হতে হবে।

উদাহরণ 1

আসুন আমরা নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করি -

# 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()

আউটপুট

উপরের প্রোগ্রামটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

উদাহরণ 2

আরেকটি উদাহরণ নেওয়া যাক -

# 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()

আউটপুট

উপরের প্রোগ্রামটি নিম্নলিখিত আউটপুট −