Comprendre l'interpolation avec SciPy en Python
L’interpolation est une technique qui permet d’estimer et insérer des valeurs inconnues entre des données connues. L'interpolation permet de réaliser des estimations en utilisant des méthodes mathématiques pour agrémenter des données entre des points de données existantes.
Cette technique est souvent utilisée en science des données, en traitement d'images ou encore en modélisation mathématique.
En Python, la bibliothèque SciPy fournit des outils puissants pour effectuer des interpolations de manière efficace et précise.
Créer et Appliquer une fonction d'Interpolation en Python avec SciPy
On commence par intégrer les librairies utiles : numpy, matplotlib et scipy. On récupère les données en abscisse et en ordonnée. Les valeurs de la courbe correspondent dans cet exemple à une fonction du second degré.
On crée le visuel. On constate une dizaine de points.
Pour augmenter le nombre de points nous allons utiliser une fonction d'interpolation.
Dans l'exemple précédent, les valeurs suivaient une fonction polynomiale. Maintenant prenons l'exemple dont les valeurs ressemblent moins à ce type de fonction.
Voici ce que cela donne lorsque l'on utilise une fonction d'interpolation sur les données. L'interpolation est linéaire.
On peut alors effectuer une interpolation cubique. Le tracé de la courbe n'est plus linéaire.
N'hésitez pas à vous tourner vers nos formations si vous avez des interrogations.
Comments