Dados dois valores conhecidos (x 1<\/sub> , y 1<\/sub> ) e (x 2<\/sub> , y 2<\/sub> ), podemos estimar o valor y para um ponto x usando a seguinte f\u00f3rmula:<\/span><\/p>\n y = y 1<\/sub> + (xx 1<\/sub> )(y 2<\/sub> -y 1<\/sub> )\/(x 2<\/sub> -x 1<\/sub> )<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para realizar interpola\u00e7\u00e3o linear em Python:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos as duas listas de valores a seguir em Python:<\/span><\/p>\n Podemos criar um gr\u00e1fico r\u00e1pido de x versus y:<\/span> <\/p>\n Agora suponha que queremos encontrar o valor de y associado a um novo valor de x de 13<\/strong> .<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para fazer isso:<\/span><\/p>\n O valor estimado de y acaba sendo 33,5<\/strong> .<\/span><\/p>\n Se adicionarmos o ponto (13, 33,5) ao nosso gr\u00e1fico, ele parece corresponder muito bem \u00e0 fun\u00e7\u00e3o:<\/span> <\/p>\n Podemos usar esta f\u00f3rmula exata para realizar interpola\u00e7\u00e3o linear para qualquer novo valor de x.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como corrigir KeyError em Pandas<\/a> A interpola\u00e7\u00e3o linear \u00e9 o processo de estimar um valor desconhecido de uma fun\u00e7\u00e3o entre dois valores conhecidos. Dados dois valores conhecidos (x 1 , y 1 ) e (x 2 , y 2 ), podemos estimar o valor y para um ponto x usando a seguinte f\u00f3rmula: y = y 1 + (xx 1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2421","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n import<\/span> scipy. interpolate\n<\/span>\ny_interp = scipy. interpolate<\/span> . interp1d<\/span> (x,y)\n\n#find y-value associated with x-value of 13\n<\/span>print<\/span> (y_interp( 13<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: interpola\u00e7\u00e3o linear em Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
x = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]\ny = [4, 7, 11, 16, 22, 29, 38, 49, 63, 80]\n<\/strong><\/pre>\n
import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create plot of x vs. y\n<\/span>plt. plot<\/span> (x, y, ' -ob<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interpo1.png\")
<\/p>\n import<\/span> scipy. interpolate<\/span>\ny_interp = scipy. interpolate<\/span> . interp1d<\/span> (x,y)\n\n#find y-value associated with x-value of 13<\/span>\nprint<\/span> (y_interp( 13<\/span> ))\n\n33.5<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create plot of x vs. y\n<\/span>plt. plot<\/span> (x, y, ' -ob<\/span> ')\n\n#add estimated y-value to plot<\/span>\nplt. plot<\/span> (13, 33.5, ' ro<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interpo2.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como corrigir: ValueError: n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel converter float NaN em int<\/a>
Como corrigir: ValueError: os operandos n\u00e3o puderam ser transmitidos com formas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"