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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

/ k1 u* E7 h& b! Y4 b# {. g0 }1.导入必要的库：

1.    import numpy as np
   ) W" f4 Y1 }# T- [8 g
2. 
   
3.    from scipy.interpolate import interp1d
   # F) i( k9 r5 g4 D9 \
4. 
   
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])
   % O' v8 A5 @$ E$ [, C* p
2. 
   ( t. g) q; R; H; i5 Q2 h! ]
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。
- f0 X- m5 ~: F  ?8 [
7 ~) H, ^: Q- e3 Z- U8 z3.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')
   
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。
& T$ P- O# G& S8 O) t  w) {
4.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。

: Q' A9 v2 ]5 w5 c5 e7 r' v5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   9 X; X3 }. P/ q1 F# N3 s2 \$ o
2. 
   ' P; H1 J- m4 F% ]1 r
3.    y2 = p2(x1)
   
4. 
   4 ^  r+ a2 v: q' ^. u
5.    y3 = p3(x1)
   / {0 e+ l' S, i4 I# ~6 k
6. 
   9 q0 o$ ]$ I  S4 |* L2 |

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。
1 N) ^0 X& a* @
. Y. g- @) j( T6.绘制图形：

1.    plt.scatter(x, y)
   3 U0 k  q# R/ N: W0 J
2. 
   
3.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   2 V+ B8 F: i! t: q/ x4 P0 R/ Q- s
4. 
   
5.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
   
6. 
   ' g: k* n7 R8 W+ x
7.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
   
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。

7.显示图形：
, C' Z" g. o* \7 L4 T+ c! B
9 Z2 N9 B( l3 H! i6 }' w   plt.show()

! N+ S; U$ I5 e$ N* M& s9 U最后，显示绘制的图形，包括原始数据点和插值曲线。
" i1 r! u0 v) K1 G6 J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。
1 Z3 Y1 e& K# f0 }5 `3 `
9 K' D4 e! b; C/ a+ y/ g5 G, e
& O. ]. o% ^4 V5 A

09.spline_interpolation.py

2024-3-15 11:05 上传

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