1. Функция Interp NumPy: NumPy — это популярная библиотека числовых вычислений на Python, предоставляющая функцию под названием interp, которая может выполнять линейную интерполяцию. Он принимает набор значений x, значений y и целевого значения x и возвращает интерполированное значение y, соответствующее целевому значению x.

Пример использования:

import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 6]
target_x = 2.5
interpolated_y = np.interp(target_x, x, y)
print(interpolated_y)

2. Модуль Interpolate SciPy: SciPy — еще одна мощная библиотека для научных вычислений на Python. Он имеет модуль interpolate, который предоставляет различные функции интерполяции, включая линейную интерполяцию. Функцию interp1dиз этого модуля можно использовать для линейной интерполяции.

Пример использования:

from scipy.interpolate import interp1d
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 6]
target_x = 2.5
interp_func = interp1d(x, y, kind='linear')
interpolated_y = interp_func(target_x)
print(interpolated_y)

3. Интерполяция Pandas. Если вы работаете с данными, хранящимися в DataFrame Pandas, вы можете использовать метод interpolateдля выполнения линейной интерполяции. Этот метод заполняет недостающие значения в DataFrame, используя различные методы интерполяции, включая линейную интерполяцию.

Пример использования:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 1, 3, 6]})
target_x = 2.5
interpolated_y = df['y'].interpolate(method='linear')(target_x)
print(interpolated_y)

Обратите внимание, что приведенные примеры представляют собой лишь несколько способов выполнения линейной интерполяции в Python; могут быть доступны и другие методы.