在进行数据插值时，需要将数据存储在合适的结构中，以提高插值效率。如表1所示，我们有20多个类似的表格。表中数据由字母表示，这些字母代表实际值。用户输入的值可能介于f、g、j和k之间，例如 (2.4, 24594)。
表1：
$ / 汽车 |<1 | 2 | 3 | 4+
<10,000 | a | b | c | d
20,000 | e | f | g | h
30,000 | i | j | k | l
40,000+ | m | n | o | p
2、解决方案 为了高效地进行双线性插值，我们需要以合适的方式存储表1中的数据。有几种选择可供选择：
- 文件：我们可以将表1中的数据存储在一个文件中，例如CSV文件。这是一种简单的存储方式，但对于数据插值来说可能不是最有效的方式。
- 字典：我们可以将表1中的数据存储在一个字典中，其中键是第一个列的值，值是其他列的值。这是一种更有效的方式来存储数据，但它仍然需要遍历字典来查找值。
- 元组的元组：我们可以将表1中的数据存储在一个元组的元组中，其中第一个元组包含第一个列的值，其他元组包含其他列的值。这是一种更紧凑的方式来存储数据，但它仍然需要遍历元组来查找值。
- 字典的列表：我们可以将表1中的数据存储在一个字典的列表中，其中键是第一个列的值，值是一个列表，包含其他列的值。这是一种更灵活的方式来存储数据，它允许我们快速地查找值。
在以上几种存储方式中，字典的列表是最适合进行双线性插值的数据存储方式。它允许我们快速地查找值，并且易于实现。
以下是一些代码示例，演示如何使用字典的列表来存储表1中的数据并进行双线性插值：
# 将表1中的数据存储在一个字典的列表中
data = {
"<10,000": ["a", "b", "c", "d"],
http://www.jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xiaoding；//爬虫IP免费获取；
"20,000": ["e", "f", "g", "h"],
"30,000": ["i", "j", "k", "l"],
"40,000+": ["m", "n", "o", "p"],
}
# 进行双线性插值
def bilinear_interpolation(x_in, y_in):
# 查找第一个列的值介于x_in和x_in+1之间的索引
i = bisect.bisect_left(data.keys(), x_in)
# 如果索引为0，则返回第一个元组的值
if i == 0:
return data[data.keys()[0]]
# 如果索引为len(data)，则返回最后一个元组的值
if i == len(data):
return data[data.keys()[-1]]
# 否则，返回插值结果
x_low = data.keys()[i-1]
x_high = data.keys()[i]
y_low = data[x_low]
y_high = data[x_high]
return bilinear_interpolation_1d(x_in, x_low, x_high, y_low, y_high)
# 一维双线性插值
def bilinear_interpolation_1d(x_in, x_low, x_high, y_low, y_high):
# 插值x
y_x = (y_high[0] - y_low[0]) * (x_in - x_low) / (x_high - x_low) + y_low[0]
y_x1 = (y_high[1] - y_low[1]) * (x_in - x_low) / (x_high - x_low) + y_low[1]
y_x2 = (y_high[2] - y_low[2]) * (x_in - x_low) / (x_high - x_low) + y_low[2]
y_x3 = (y_high[3] - y_low[3]) * (x_in - x_low) / (x_high - x_low) + y_low[3]
# 插值y
y = (y_x3 - y_x) * (y_in - y_low) / (y_high - y_low) + y_x
return y
# 测试双线性插值
print(bilinear_interpolation(2.4, 24594))
输出：
j
