グラフ（配列）を自然に間伸びさせたい/縮めたい

Question

前提

以下のようなグラフ（配列）があります。

sample_list = np.array([0,0,1,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,5,6,11,3,0,5,2,
                         3,10,27,29,36,48,64,87,93,142,182,210,258,280,380,
                         415,456,499,593,664,653,798,886,913,1037,1101,1098,
                         1170,1253,1238,1226,1324,1328,1288,1173,1204,1272,1140,1031,
                         934,855,696,584,498,448,320,220,132,53,19,11,9,14,9,15,2,0,0,0,0,0,
                         0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])

インデックス(横軸)が時間、値(縦軸)が数値です。
グラフは plt.plot(np.array(range(len(sample_list))), sample_list)で確認できますが、正規分布のような形になっています。

これを全体的に横にn倍(0.7<n<1.3)間伸びさせたようなグラフに相当する配列を作りたいのですが、うまくいかず困っております。

実現したいこと

・グラフを自然に間伸び、もしくは縮めさせたような配列を取得したい。
・グラフは形状があっていればいい。つまり、正しい形の相似形であればOK（最終的にsum(sample_list)/sum(変換後のリスト) でresizeするため）

困っていること

以下のようなコードを書きました。

# sample_list（元のグラフ）は上記例を使用
gain = 1.242424  # 全体を何倍するか(0.7<gain<1.3)
new_list = np.array([0]*len(sample_list))  # 縮尺を変えた後の配列

for i, count  in enumerate(sample_list):
    # 元の10番目が300で、gain=1.24の場合、
    # 10*1.24 = 12.4番目に300が入ることになる。
    # なので、12番目に300*0.6=180、13番目に300*0.4=120が割り振られ格納される。
    index = i*gain
    seisu = int(index)
    shosu = index - seisu
    if seisu+1 < len(sample_list):
        new_list[seisu] += int(count*(1-shosu))
        new_list[seisu+1] += int(count*shosu)

得られた配列( new_list )を同じように可視化すると、元のグラフよりかなりギザギザしていて不自然なグラフになっていました。
一応移動平均を取ることである程度誤魔化せることは確認したのですが、移動平均のせいで元のグラフと違う特性を持ってしまう危険性もあるため、出来れば根本から治したいと考えております。

そのため以下をご教示いただけないでしょうか。
・正しい間伸び/縮め方（いいライブラリがあればそれでもかまいません）
・(可能であれば)上のプログラムのどこがまずいかも教えていただけますと...

Answer 1

適当なx軸を用意してやって、xをgain倍したときの値を、元の形状から計算してやればいいと思います。
そこまで細かい形状を気にしなくていいならば、線形補間(numpy.interp)が簡単です。

gain = 1.24
x = np.linspace(0, 1, len(sample_list))
new_list = np.interp(x, x * gain, sample_list).astype(int)

追記

累積和 → gain倍の線形補間 → 差分とやるのが、本来やりたいことに近いかもしれません。

gain = 1.24
x = np.linspace(0, 1, len(sample_list))
new_list = np.diff(
    np.interp(x, x * gain, np.cumsum(sample_list)).astype(int),
    prepend=0)

Comments

[taku_t]

>本来やりたいことに近いかもしれません

まさにこちらでした。理屈に沿っていて、しかもスマートです！！
np.interpは初めて見たため、今後きちんと扱えるようになりたいと思います。
ありがとうございます！！

Answer 2

こんな感じでしょうか？

gain = (0.7, 1.3)
x = np.array(range(len(sample_list)))
plt.plot(x*gain[0], sample_list, label=f'{gain[0]}')
plt.plot(x, sample_list, label='1.0')
plt.plot(x*gain[1], sample_list, label=f'{gain[1]}')

plt.legend()
plt.show()

Comments

[taku_t]

欲しいグラフはこの青、および緑の形のグラフになります！
この青や緑は、x軸を変化させたグラフになっているかと思いますが、x軸のスケールはどれも共通にしたときに、青や緑のグラフが得られるようなlistの取得方法が知りたくて(xは共通で、sample_list側を変化させたい）質問いたしました。
私の質問が分かりづらく申し訳ございません。。

[melian]

了解です、考え直します。

[taku_t]

ありがとうございます。私一人では限界を感じております。
何卒よろしくお願いいたします