大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示：
In [1]: numpy as np
In [2]: x = np.linspace(0,10,5)
In [3]: y = np.sin...我想避免这种重复的方法：
In [7]: import scipy.interpolate as interpolate
In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20)
In..., kind=’cubic’)
解决方法:
因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：...,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.
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