Python中某一应变值处力的线性插值

我正在用Python编写一个Abaqus脚本。我有应变和力的实验数据。然后我通过模拟计算了应变和力。现在我想用模拟得到的应变值来插值实验中的力。这样以后我可以计算模拟力和实验力之间的误差。我的代码应该从给定的实验数据中搜索模拟中的应变值，然后在实验中给我力的插值

这些是模拟得到的力和应变值

Strain_sim = [0.00000,0.00372,0.007455,0.013042,0.021426,0.03400,0.0372636]
Force_sim  = [0.0000, 73.0884,146.1769,255.8095,420.2585,666.9319,730.8843] 

我从实验中得到了很多值

Strain_Experiments = [0.003723102 , 0.003730732 , _ , ..... ]
Forces_Experiments = [605.96676 , 607.00794  , _ , ..... ]

对于应变0.00372，力值为

Linear_Interpolation = (0.00372-0.003723102)*(607.00794 - 605.96676) / ( 0.003730732 -0.003723102) + 605.96676
Interpolation = 606.41229

问题是，我的模拟应变值不在我的实验数据中，那么我如何在不在我的实验数据中的应变值处插值力呢？ 希望我能把问题解释清楚

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谢谢你

你可以用更正确的方式说，应变张量是应力张量的函数，而应力张量是力向量的函数。当你这样做的时候，你正在做一个关于应力-力关系的隐式假设。任何线性插值方案拉格朗日形状函数都应该很好。我的Abaqus不能使用scipy或numpy模块。你能详细解释一下代码吗。