Скорость линейной интерполяции: Numpy vs pandas ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть таблица 1D-взгляда из 100 строк. Каждое значение y соответствует значению x, и я хочу выполнять интерполяцию между значениями X данных, которые являются 0 десятичными местами, поэтому они являются естественными числами в основном. Я хочу достичь чего -то подобного < /p>
y = [1,2,3,4,.....100]
x = [2.1124 , 2.3243 ,2.3412 , 2.3423 , .... 3.5980]

Whats value of y = 1.2 ? , 1.8 , 4.5 ?
< /code>
Я застрял между тремя вариантами из-за проблем с скоростью: < /p>
1- Я сначала использую линейную кусочную интерполяцию, чтобы получить все возможное 1 десятичное место от 1 до 100, поэтому таблица будет составлять 1000 строк. Я храню это в массиве Numpy в коде и запрошу значение в этом массиве, когда это необходимо. Например, если значение x составляет 2,3415, то функция будет автоматически интерполировать между y = 4 и 5, поскольку это значение x (2.3415) находится в ближайшем диапазоне этих значений y
Какой метод будет быстрее выполнять, я собираюсь использовать эту функцию в коде, который будет работать вживую (постоянно)

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/711 ... -vs-pandas