파이썬 numpy.interp 함수 활용하기

Numpy Interp 함수 소개:

Numpy의 `numpy.interp` 함수는 1차원 선형 보간을 수행합니다. 이 함수는 주어진 새로운 점의 값들에 대해 주어진 데이터 집합의 보간 값을 계산하는 데 사용됩니다. 보간은 주어진 데이터 포인트들 사이에서 새로운 값을 추정하는 데 유용하게 사용됩니다.

기본 사용법:

`numpy.interp` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 기존 데이터 포인트
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

# 새로운 점의 값
x_new = np.linspace(0, 10, 100)

# 보간된 값 계산
y_new = np.interp(x_new, x, y)

위 예시 코드에서 `np.interp(x_new, x, y)`는 기존 데이터 `x`와 `y`를 기반으로 `x_new`에 대한 보간된 값을 계산합니다.

예시 코드:

• 다양한 데이터 집합에 대한 보간된 값 계산:

# 다양한 데이터 집합에 대한 보간된 값 계산
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

# 새로운 점의 값
x_new = np.linspace(0, 10, 100)

# 보간된 값 계산
y_new = np.interp(x_new, x, y)

결론:

`numpy.interp` 함수는 1차원 선형 보간을 수행하여 주어진 데이터 집합의 보간 값을 계산합니다. 이를 통해 주어진 데이터 포인트들 사이에서 새로운 값을 추정할 수 있습니다. 위 예시 코드를 참고하여 `numpy.interp` 함수를 활용하여 데이터의 보간 값을 계산해보세요.