Используя накопление из itertools, вы можете найти начальный и конечный индексы для полос нулей вокруг каждой позиции. Затем используйте эти диапазоны для вычисления линейного отношения для каждой нулевой позиции относительно начальных и конечных границ ненулевого диапазона:
from itertools import accumulate
n = [4, 0, 0, 6, 0, 8, 0, 0, 0, 3]
starts = accumulate(range(len(n)),lambda a,b: b if n[b] else a)
ends = [*accumulate(reversed(range(len(n))),lambda a,b: b if n[b] else a)][::-1]
inter = [ n[i] or n[s]+(n[e]-n[s])*(i-s)/(e-s) for i,(s,e) in enumerate(zip(starts,ends)) ]
# inter = [4, 4.666666666666667, 5.333333333333333, 6, 7.0, 8, 6.75, 5.5, 4.25, 3]
Список starts будет содержать индекс предыдущего ненулевого значения для каждой позиции (использует саму позицию для ненулевых значений):
[0, 0, 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 9]
Список ends содержит индекс следующих ненулевых значений
[0, 3, 3, 3, 5, 5, 9, 9, 9, 9]
Объединение этих В двух списках, используя zip, мы получаем всю информацию, необходимую для вычисления промежуточных значений:
start end range position Interpolation
index value start end value value size in range ratio value
(i) n[i] (s) (e) n[s] n[e] e-s i-s (i-s)/(e-s) see below
0 4 0 0 4 4 0 0 ----- 4
1 0 0 3 4 6 3 1 0.67 4.67
2 0 0 3 4 6 3 2 0.33 5.33
3 6 3 3 6 6 0 0 ----- 6
4 0 3 5 6 8 2 1 0.50 7.00
5 8 5 5 8 8 0 0 ----- 8
6 0 5 9 8 3 4 1 0.75 6.75
7 0 5 9 8 3 4 2 0.50 5.50
8 0 5 9 8 3 4 3 0.25 4.25
9 3 9 9 3 3 0 0 ----- 3
Сохранение ненулевых значений там, где они есть, и вычисление интерполированного значения как startValue + (endValue-startValue) x InterpolationRatio для нулевых позиций.