#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
 Fonction interp1d : différentes méthodes d'interpolation
"""
__author__      = "Dominique Lefebvre"
__copyright__   = "Copyright 2020 - TangenteX.com"
__version__     = "1.0"
__date__        = "3 février 2020" 
__email__       = "dominique.lefebvre@tangentex.com"


from scipy import linspace, array
from scipy.interpolate import interp1d
from matplotlib.pylab import figure, plot, grid, title, axis


# définition des pivots d'interpolation
x = array([2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0])
y = array([1.0,4.0,6.0,7.0,2.0,4.5,3.5])
X = linspace(min(x),max(x), 200)
    
# calcul du polynôme d'interpolation linéaire et spline d'ordre 0,1,2 et 3
PL = interp1d(x, y, kind = 'linear')
YL = PL(X)
P0 = interp1d(x, y, kind = 'zero')
Y0 = P0(X)
P1 = interp1d(x, y, kind = 'slinear')
Y1 = P1(X)
P2 = interp1d(x, y, kind = 'quadratic')
Y2 = P2(X)
P3 = interp1d(x, y, kind = 'cubic')
Y3 = P3(X)


# tracé des courbes d'interpolation
fig1 = figure(figsize=(10,8))
axis([2.0,8.0,1.0,9.0])
grid()
title(u'Interpolation par interp1d',fontsize=14)
# fonction interpolée
plot(x,y,'ro')   
plot(X,YL,'blue')
#plot(X,Y0,'r')
plot(X,Y1,'g')
#plot(X,Y2,'y')
#plot(X,Y3,'black')