Python 使用Pandas/NumPy提高分辨率

我需要更改数组中的点数，这样新的点y值将与左侧的原始点相同

import numpy as np

def regularizeSeries1(x, y, M = 100):
    s0 = (x - x[0])
    s1 = np.linspace(0, max(s0), M + 1)
    z = np.empty(M)
    for i in range(M):
        z[i] = y[(s0 <= s1[i])][-1]
    return(z)

x = np.array([0, 1, 2, 5, 7,8 ,10])
y = np.array([0, 1, 3,4, 6, 7.5, 9])
M = 20
Z = regularizeSeries1(x, y, M)

将numpy导入为np
def正则化系列1（x，y，M=100）：
s0=（x-x[0]）
s1=np.linspace（0，最大（s0），M+1）
z=np.空（M）
对于范围内的i（M）：
z[i]=y[（s0使用pd.ffill合并并填充nan

import pandas as pd
import numpy as np
M = 20
x = np.array([0, 1, 2, 5, 7,8 ,10])
y = np.array([0, 1, 3,4, 6, 7.5, 9])
s1 = np.linspace(0, max(s0), M)
df1 = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df2 = pd.DataFrame({'x': s1}) 
df3 = df1.merge(df2, on='x', how='outer').sort_values(by='x').ffill().reset_index(drop=True) 
df3 = df3[df3['x'].isin(df2['x'])]
newX, newY = df3['x'], df3['y']