SciPy python 库的 scipy.interpolate.interp1d 类有什么用？
SciPy库的scipy.interpolate.interp1d(x,y,kind,axis,copy,bounds_error,fill_value,assumesorted)类，顾名思义，用于插值一维函数。这里，x和y是用于逼近某个函数的值数组，比如f；y=f(x).此类的输出是一个函数，其调用方法使用插值来查找新点的值。
下面给出了其参数的详细解释-
参数
x-(N,)array_like
它是实数值的一维数组。
y-(…,N,…)array_like
它是一个实数值的N维数组。条件是y与插值轴的长度应等于x的长度。
kind-str或int，可选
顾名思义，这个参数指定了插值的种类。它可以是字符串或整数。如果您要提供字符串，则它必须是以下之一-
线性
最近的
最近的
零
线性的
二次的
立方体
以前的
下一个
此参数的默认值为“线性”。
轴-整数，可选
顾名思义，这个参数指定了我们需要插值的y轴。
复制-布尔值，可选
此参数如果为真，则用于制作x和y的内部副本。另一方面，如果此参数的值为false，则使用x和y的引用。此参数的默认值为“True”。
bounds_error-布尔值，可选
此参数（如果为true）用于在尝试对x范围之外的值进行插值时引发ValueError。和y。另一方面，如果此参数的值为false，则为超出范围的值分配fill_value。默认情况下，除非fill_value=“extrapolate”，否则此参数将引发错误。
fill_value-类似数组或（类似数组，类似数组）或“外推”，可选
fill_value参数有以下三种情况-
ndarray或float-如果这将是ndarry或float，则该值将用于填充数据范围之外的请求点。默认值为NaN。
双元素元组-如果这将是一个双元素元组，则两个元素将以不同的方式使用。第一个元素将用作x_new<x[0]的填充值。第二个元素将用于x_new>x[-1]。
外推-如果我们提供“外推”，数据范围之外的点将被概括或外推。
假设排序-布尔值，可选
如果此参数的值为真，则x的值应为单调递增值的数组。另一方面，如果此参数的值为false，则x的值可以按任何顺序排列，并且这些值也将首先排序。