Python插值查表是一種數據處理的技術，主要應用于數據的補全、缺失數據的預測和估算等方面。使用Python語言實現插值查表技術可以提高數據處理的效率和準確性。

使用Python進行插值查表操作，需要使用一些基礎的Python庫，如numpy、scipy等。其中scipy中的interpolate模塊提供了多種插值方法，如線性插值、多項式插值、樣條插值等。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
# 插值查表
# x: 已知數據的自變量
# y: 已知數據的因變量
# kind: 插值方法（linear: 線性插值，quadratic: 二次插值，cubic: 三次插值）
# fill_value: 插值過程中出現的NaN值的填充方式
f = interp1d(x, y, kind='linear', fill_value='extrapolate')
# 預測新數據
# x_new: 需要預測的自變量
y_new = f(x_new)

上述代碼中，interp1d()函數可以實現插值查表操作。其中x和y是已知數據的自變量和因變量，kind表示使用哪種插值方法，fill_value表示在插值過程中出現的NaN值的填充方式。預測新數據時，只需要將需要預測的自變量傳入函數中即可得到預測的因變量。

總之，Python插值查表技術可以極大地提高數據處理的效率和準確性，是數據科學和工程中必不可少的技術之一。