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interp1d对于我拥有的单个数据集效果非常好，但是我有超过 500 万个数据集需要插值。

我需要三次插值，并且每个子集应该有一个插值。

现在我可以使用 for 循环来完成此操作，但是，要插入 500 万组，这需要相当长的时间（15 分钟）：

interpolants = []
for i in range(5000000):             
    interpolants.append(interp1d(xArray[i],interpData[i],kind='cubic'))

我想做的事情可能看起来像这样：

interpolants = interp1d(xArray, interpData, kind='cubic')

然而这失败了，并出现错误：

ValueError: x and y arrays must be equal in length along interpolation axis.

我的 x 数组 (xArray) 和 y 数组 (interpData) 都具有相同的尺寸...

我可以并行化 for 循环，但这只会让我的速度略有提高，我更喜欢向量化操作。