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法學SciPy Python庫中`scipy.interpolate.interp1d`類的用途是什麼？
SciPy庫的scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind, axis, copy, bounds_error, fill_value, assumesorted)類，顧名思義，用於插值一維函式。這裡，x和y是用於逼近某個函式（例如f）的值陣列；y=f(x)。此類的輸出是一個函式，其呼叫方法使用插值來查詢新點的值。
以下是其引數的詳細解釋：
引數
- x − (N,) array_like
這是一個一維實數值陣列。
y − (…,N,…) array_like
這是一個N維實數值陣列。條件是y沿插值軸的長度應等於x的長度。
kind − str 或 int，可選
顧名思義，此引數指定插值型別。它可以是字串或整數。如果要提供字串，則它必須是以下之一：
linear（線性）
nearest（最近鄰）
nearest-up（向上最近鄰）
zero（零階）
slinear（線性樣條）
quadratic（二次）
cubic（三次）
previous（前一個）
next（下一個）
此引數的預設值為“linear”（線性）。
axis − int，可選
顧名思義，此引數指定需要進行插值的y軸。
copy − bool，可選
如果此引數為True，則用於建立x和y的內部副本。另一方面，如果此引數的值為False，則使用x和y的引用。此引數的預設值為“True”。
bounds_error − bool，可選
如果此引數為True，則在嘗試對x和y範圍之外的值進行插值時，會引發ValueError。另一方面，如果此引數的值為False，則超出範圍的值將被賦值為fill_value。預設情況下，除非fill_value = “extrapolate”，否則此引數將引發錯誤。
- fill_value − array-like 或 (array-like, array_like) 或 “extrapolate”，可選
fill_value引數有以下三種情況：
ndarray 或 float− 如果這是一個ndarray或float，則該值將用於填充請求的超出資料範圍的點。預設值為NaN。
兩個元素的元組− 如果這是一個兩個元素的元組，則兩個元素將以不同的方式使用。第一個元素將用作x_new < x[0]的填充值。第二個元素將用於x_new > x[-1]。
Extrapolate− 如果我們提供“extrapolate”，則將對資料範圍之外的點進行泛化或外推。
- assume_sorted − bool，可選
如果此引數的值為True，則x的值應為單調遞增值的陣列。另一方面，如果此引數的值為False，則x的值可以是任何順序，並且這些值將首先被排序。
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