Hi Jonathan,<div><br></div><div>I finally got time to test the polynomial interpolation. Unfortunately, my x_interpret had point slightly outside the interval of the original x. polyterp didn&#39;t like extrapolation and became quite slow.</div>
<div>On the other hand, splmake and spleval works fine and are very quick. </div><div>Thus, my problem is solved.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Hjalmar<br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Sep 23, 2011 at 10:21 AM, Hjalmar Turesson <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:hturesson@gmail.com">hturesson@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Thanks for the reply.<div><br></div><div>Both x and y values are different, but they have the same length.</div><div>I&#39;ll try your simple piecewise polynomial interpolation over the weekend, and report back when I know how well it works.</div>

<div><br></div><div>Thanks,</div><div>Hjalmar</div><div><div></div><div class="h5"><div><br><div><br><div class="gmail_quote">On Fri, Sep 23, 2011 at 9:54 AM, Jonathan Stickel <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:jjstickel@vcn.com" target="_blank">jjstickel@vcn.com</a>&gt;</span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">On 9/22/11 20:36 , <a href="mailto:scipy-user-request@scipy.org" target="_blank">scipy-user-request@scipy.org</a> wrote:<br>


<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Date: Thu, 22 Sep 2011 21:59:59 -0400<br>
From: Hjalmar Turesson&lt;<a href="mailto:hturesson@gmail.com" target="_blank">hturesson@gmail.com</a>&gt;<br>
Subject: [SciPy-User] fast spline interpolation of multiple equal<br>
        length  waveforms<br>
<a href="mailto:To%3Ascipy-user@scipy.org" target="_blank">To:scipy-user@scipy.org</a><br>
Message-ID:<br>
        &lt;<a href="mailto:CAA7EFhTV8Zm9NPwyppatAy4W9G1PDF3gUmgE79sROC8LjOzW8g@mail.gmail.com" target="_blank">CAA7EFhTV8Zm9NPwyppatAy4W9G1P<u></u>DF3gUmgE79sROC8LjOzW8g@mail.<u></u>gmail.com</a>&gt;<br>
Content-Type: text/plain; charset=&quot;iso-8859-1&quot;<div><div></div><div><br>
<br>
Hi,<br>
I got a data set with hundreds of thousands for 40 point long waveforms. I<br>
want to use cubic splines to interpolate these at intermediate time points.<br>
However, the points are different all waveforms, only the number of points<br>
is the same. In other words, I want to interpolate a large number of equally<br>
short waveforms, each to its own grid of x-values/time points, and I want to<br>
do this as FAST as possible.<br>
<br>
Are there any functions that can take a whole array for waveforms and a size<br>
matched array of new x-values, and interpolate each waveform at a matched<br>
row (or column) of x-values?<br>
<br>
What I&#39;ve found, this far, appear to require a loop to one by one go through<br>
the waveforms and corresponding grid of x-values. I fear that a long loop<br>
will be significantly slower than a direct evaluation of the entire array.<br>
<br>
Thanks,<br>
Hjalmar<br>
</div></div></blockquote>
<br>
For each data set (x,y), are the x-values the same and the y-values different?  If so, you may find this code useful:<br>
<br>
<a href="http://scipy-central.org/item/21/1/simple-piecewise-polynomial-interpolation" target="_blank">http://scipy-central.org/item/<u></u>21/1/simple-piecewise-<u></u>polynomial-interpolation</a><br>
<br>
It is not splines, but nonetheless provides good quality interpolation and is very fast.  For given x and x_interp, it can create an interpolation matrix P.  Then y_interp = P*y.  If you have all your y-data in Y, then Y_interp = P*Y.<br>


<br>
HTH,<br><font color="#888888">
Jonathan<br>
</font></blockquote></div><br></div></div>
</div></div></blockquote></div><br></div>