我对编程很新，我想我会尝试编写分段线性插值函数。 （可能用numpy.interp或scipy.interpolate.interp1d完成）
我说我的数据如下：x = [1,2.5,3.4,5.8,6] y = [2,4,5.8,4.3,4]
我想设计一个分段插值函数，它将使用Python给出所有线性多项式部分的系数在1到2.5之间，2.5到3.4之间等等。 当然matlab有interp1函数可以做到这一点，但我使用python，我想做与matlab完全相同的工作，但python只给出了valuse但不是线性多项式系数！ （在matlab中我们可以用pp.coefs来获得这个）。 但是如何在python numpy.interp中获取pp.coef？
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如果您正在进行线性插值，则只需使用从(x0, y0)到(x1, y1)的直线的公式，即插入它们的直线由y - y0 = ((y0 - y1)/(x0 - x1)) * (x - x0)给出。您可以使用切片语法获取列表的2个元素切片;例如，获取[2.5, 3.4]您将使用x[1:3]。
然后使用切片语法，您可以实现线性插值公式来计算线性多项式插值的系数。
答案 1 :(得分：0)
您可以使用polyfit中的numpy，它为您提供系数列表，从最高度（此处有两个系数1多项式）为给定拟合。因此，下面将为您提供每个细分[1, 2.5]，[2.5, 3.4]等的系数列表
import numpy as np
x = np.array(x)
y = np.array(y)
[np.polyfit(x[i:(i+2)], y[i:(i+2)],1) for i in range(len(x)-1)]
#[array([ 1.33333333, 0.66666667]), array([ 2., -1.]), array([-0.625, 7.925]), array([ -1.5, 13. ])]