title: linearly interpolate gaps in a time-series array with missing values at weekends
body: <p>I have 2 arrays created from reading a <code>CSV</code> file, that contains a date and a stock closing price. I want to interpolate the data so that it 'fills in' the gaps where there is no data at weekends and can't work out how.</p>
  
  <p>The data is just in a <code>numpy</code> array with dates like <code>(0,1,2,3,4,7,8,9,10,11,14....)</code> and corresponding prices, so a list of <strong><code>( Timestamp, value )</code></strong> pairs like this: </p>
  
  <pre><code>[(0.0, -0.39333333333333442), (1.0, -0.11333333333333329),
   (4.0, -0.17333333333333556), (5.0, -0.0033333333333338544),
   (6.0, -0.023333333333333428), (7.0, 0.046666666666666856),
   (8.0, 0.13666666666666671), (11.0, 0.12666666666666515),
   (12.0, 0.39666666666666472)]
  </code></pre>