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标题: 使用 scipy 包进行样条插值 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2024-3-15 11:06
标题: 使用 scipy 包进行样条插值
) @8 V( D' C3 B& ^7 A: f: Z5 s
1.导入必要的库:
  1.    import numpy as np
    3 ?* [/ b1 W& A0 N& A; k

  2. " z# M! h" J( g. ?" D# B( ?6 w
  3.    from scipy.interpolate import interp1d
    - J* q, t5 C- l/ B6 G' d5 {& p, r
  4. 9 S& p  J2 T) v4 M) v, F" J% K
  5.    import matplotlib.pyplot as plt
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2.定义原始数据:
  1.    x = np.array([1, 2, 5, 8, 9, 12, 15, 17])+ `  Z. i4 ^# t" z4 s$ s

  2. . ^6 ?/ P, e0 A7 O0 d2 Y
  3.    y = np.array([4, 3, 7, 11, 5, 3, 13, 10])
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这里的 x 和 y 是原始数据点的 x 和 y 坐标。. I8 Q& `% v' S. d
& H. c& \" t) u1 T( N
3.进行一次、二次和三次样条插值:
  1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')
    0 |2 g- J5 r3 m; f8 p

  2. ' u7 g  ^. W+ q4 ~
  3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')
    8 Y! q5 }( R& _9 O' `

  4. # I7 ^, G5 H: ]" e* b: m
  5.    p3 = interp1d(x, y, kind='cubic')
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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。- m9 W& q6 k6 N/ T9 u! l

) F0 A7 e+ H! C* [$ `$ ~& F3 e; A& m4.生成新的 x 值:
  1.    x1 = np.linspace(1, 17, 100)
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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。
" d- B- F0 ]5 C8 e$ l
. g4 _6 s1 w1 C5.计算对应的 y 值:
  1.    y1 = p1(x1)
    0 ?% d* J  _' l9 T3 m3 I

  2. 0 h1 M: W7 P# s
  3.    y2 = p2(x1)# t- y" L7 X( {4 C2 ]. s

  4. % ?* ^0 g( s# @$ |- w5 w
  5.    y3 = p3(x1)
    7 H' ]# x( M% [4 G

  6. ( m2 W- J! q2 z, {7 T0 i
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使用插值函数 p1、p2 和 p3 计算了对应于新 x 值的插值结果。- Y& w! ?. _; X
  Q- a' v0 Y  o/ d. d0 T$ Z
6.绘制图形:
  1.    plt.scatter(x, y)
    , b, y; f7 s5 H) b0 P$ U

  2. , j8 y& v8 s8 J1 l
  3.    plt.plot(x1, y1, label='linear')( S; A; l8 C' B. t9 ]% {

  4. 4 w8 B0 D8 F% g8 K7 g0 E
  5.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
    / H" L' e5 R: I! ?( v1 K

  6. # ^& B# l! s- k9 o$ [" {7 n3 [2 o! ~1 K
  7.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
    3 F& @, P2 G; d9 T% j3 B+ k

  8. ! {0 z) L5 {7 s
  9.    plt.legend()
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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。4 W3 f% \* Q0 {

  s- T( g6 _- x! T/ N' R' e7 C7.显示图形:6 n# p9 M/ G" S  g( i: ]

0 h5 z, A# s" H3 \8 y( r4 u/ {   plt.show()/ s6 F( z( G; m3 ?

4 D) D2 Q5 M* Q* |, T最后,显示绘制的图形,包括原始数据点和插值曲线。3 U5 M, X: s! ?( 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。9 J! Q5 X! }3 \! P

( j* z% `* ]( I# H6 B9 x) Q( i2 F3 G$ k& D0 D7 i

09.spline_interpolation.py

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