<br><br><div><span class="gmail_quote">On 10/21/06, <b class="gmail_sendername">Sebastian Żurek</b> <<a href="mailto:sebzur@pin.if.uz.zgora.pl">sebzur@pin.if.uz.zgora.pl</a>> wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Robert Kern napisał(a):<br><br><br>To make it clear.<br><br>I've already solved the problem by a simple linear interpolation of<br>simulated points within the narrow neighborhood of experimental data<br>point. The simulation points are uniformly distributed along the
<br>X-range, with a density I'm able to tune. It all works quite well but<br>I'm founding it as a 'brute-force' method and I wonder, if there's any<br>more sophisticated and maybe already incorporated into any Python module
<br>method?<br><br>Anyway, it looks like it's impossible to compare two discrete 2D data<br>sets without any interpolations included... :]</blockquote><div><br>I note that interpolation can be seen as a linear map from the data points to the interpolation points, so a lot of standard tools to be used.
<br></div><br>Chuck<br></div><br>