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标题: 使用 scipy 包进行样条插值 [打印本页]

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作者: 2744557306    时间: 2024-3-15 11:06
标题: 使用 scipy 包进行样条插值

1 I5 z. a& V' c1.导入必要的库：

1.    import numpy as np
   
2. 
   
3.    from scipy.interpolate import interp1d
   % ~  h9 j, h. p' X% D8 {
4. 
   ; \% i2 L% J! r- c) H
5.    import matplotlib.pyplot as plt

复制代码

2.定义原始数据：

1.    x = np.array([1, 2, 5, 8, 9, 12, 15, 17])
     @3 T0 ~  Y' {7 P; C( K" j
2. 
   
3.    y = np.array([4, 3, 7, 11, 5, 3, 13, 10])

复制代码

这里的 x 和 y 是原始数据点的 x 和 y 坐标。

! R% l6 ~  H' [9 T3.进行一次、二次和三次样条插值：

1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')
   
2. 
   
3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')
   ; n1 b# @+ m; t/ m8 U5 x5 N
4. 
   
5.    p3 = interp1d(x, y, kind='cubic')

复制代码

使用 interp1d 函数进行一次、二次和三次样条插值，分别指定插值方法为线性插值、二次插值和三次插值，并得到插值函数 p1、p2 和 p3。
8 q  q" u+ m# D: n4 d
" `  P9 @$ q$ J# _: C4.生成新的 x 值：

1.    x1 = np.linspace(1, 17, 100)

复制代码

使用 np.linspace() 函数生成了一组新的 x 值，在范围从 1 到 17 之间均匀分布，用于绘制插值曲线。

5 O& @! O( A0 L* O  t" y5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   
2. 
   
3.    y2 = p2(x1)
   6 D  X9 _& n; X) u$ h! m. F& w
4. 
   - z8 i  H9 r6 A' W$ N0 Z0 C
5.    y3 = p3(x1)
   
6. 
   

复制代码

使用插值函数 p1、p2 和 p3 计算了对应于新 x 值的插值结果。
. ^! x/ o+ G* a( ^; C, e
6.绘制图形：

1.    plt.scatter(x, y)
   
2. 
   
3.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   
4. 
   ) O- q% G* S# {+ X7 ~
5.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
   
6. 
   * V. n& m9 w8 z. N9 V, u7 O# B
7.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
   1 T2 C6 P: j' G1 I
8. 
   
9.    plt.legend()

复制代码

使用 plt.scatter() 绘制原始数据点，使用 plt.plot() 绘制插值曲线，并添加图例，标记不同插值方法对应的曲线类型。

2 H  h( A) k& U( Y7.显示图形：
6 I+ Y4 X0 n: K1 `3 E
9 r8 R( J! n& [7 M   plt.show()

, |% v3 `9 S8 W2 O' @9 Y4 ]最后，显示绘制的图形，包括原始数据点和插值曲线。
5 }* o/ ]3 [; v. R+ I4 ?这样，你就可以观察到原始数据点以及根据不同插值方法得到的插值曲线。

09.spline_interpolation.py

2024-3-15 11:05 上传

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