Сплайн-интерполяцию в Python полезно применять в следующих случаях:

• Для создания более гладких и непрерывных наборов данных. 5 Это полезно в области анализа данных, визуализации и моделирования, где интерполяция может помочь заполнить пробелы в данных и создать более плавные графики. 5
• При работе с числовыми значениями. 5 Сплайн-интерполяция может предоставить более гладкие результаты в более сложных случаях, когда линейная интерполяция эффективна при равномерно изменяющихся данных. 5
• При многомерной интерполяции. 3 Например, при интерполяции на двумерную сетку функция использует массивы x, y и z для приближения функции и возвращает функцию, у которой вызываемый метод использует сплайновую интерполяцию для поиска значения новых точек. 3

Для реализации сплайн-интерполяции в Python можно использовать встроенный модуль scipy.interpolate. 4