mindspore.numpy.interp

mindspore.numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None)[源代码]

用于单调递增的样本点的一维线性插值。返回包含给定离散数据点(xp, fp)的函数进行一维分段线性插值后x处的函数值。

说明

Numpy参数period不受支持。不支持复数值。

参数：

x (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 计算插值后的值时使用的x坐标。
xp (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 元素为float的1-D序列，输入数据点的x坐标，必须递增。
fp (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 元素为float的1-D序列，输入数据点的y坐标，与 xp 等长。
left (float, 可选) - x < xp[0] 时返回的值，一旦存在，默认值为 fp[0] 。默认值： None 。
right (float, 可选) - x > xp[-1] 时返回的值，一旦存在，默认值为 fp[-1] 。默认值： None 。

返回：

Tensor，插值得到的值，其shape与 x 相同。

异常：

ValueError - 如果 xp 或 fp 不是一维的，或如果 xp 和 fp 的长度不同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> print(np.interp([0, 1, 1.5, 2.72, 3.14], xp, fp))
[3.         3.         2.5        0.55999994 0.        ]
>>> UNDEF = -99.0
>>> print(np.interp(3.14, xp, fp, right=UNDEF))
-99.0