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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.导入必要的库：

1.    import numpy as np
   ! t/ `; _5 T6 L; S! s% [. f% |
2. 
   
3.    from scipy.interpolate import interp1d
   8 X& D8 ~+ c' _7 V0 o
4. 
     E+ m6 _; F1 M: {& o
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])
   
2. 
   
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。

! B: e# Y* Y; M3.进行一次、二次和三次样条插值：

1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')
   
2. 
   - [6 K5 u5 M! j, G4 X# l% X" E
3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')
   : C8 ^- @, ]. H% D6 ]0 o
4. 
   ; [+ v8 V' H, G0 S
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。

; z* k2 F6 p" P+ `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。

* o% p* e( i8 W5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   
2. 
   ! m  F5 w2 d$ f0 S2 f# d
3.    y2 = p2(x1)
   $ e1 ?) h) D* u1 m2 O
4. 
   ! r3 \* e% q" t' o" b% W$ T/ Y) |$ N6 n
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。

6.绘制图形：

1.    plt.scatter(x, y)
   ) g% @* \% i" _. @- ?; o
2. 
     r7 D+ A- k! w; s3 }7 x9 t- K
3.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   
4. 
   9 c: I; g1 R5 z2 k  E4 _' s
5.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
   
6. 
   
7.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
   
8. 
   , Y4 a" q: q9 b1 ~
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。
$ D+ W0 p* p4 N, z
7.显示图形：

! y* u3 G3 l5 U  M) j3 w  c9 N   plt.show()
! q0 @0 B% x' m6 ^1 k4 s# ]$ N
) t3 F( g6 e- u最后，显示绘制的图形，包括原始数据点和插值曲线。
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。


) f) O  b3 _( _5 E- c) m2 s

09.spline_interpolation.py

2024-3-15 11:05 上传

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