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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
   
2. 
   
3.    from scipy.interpolate import interp1d
   3 s$ G) Q4 y/ E% e7 a. i' D
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])
   
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。

' b& [- C; d6 I3.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。
4 B& x4 [) Z  ?- h% m
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。
1 b0 e$ S' Y0 I: U
- j6 h8 Q7 d$ u' R" P" n5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   ; V2 B8 c5 ]1 X2 H/ D/ m
2. 
   
3.    y2 = p2(x1)
   
4. 
   & X" g2 y! E$ Z
5.    y3 = p3(x1)
   ( z3 @; F$ o) }: L. `- l
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。
9 m8 `* y; B! i& Z2 U9 c
6.绘制图形：

1.    plt.scatter(x, y)
   
2. 
   
3.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   ' B& Q3 Z+ ~/ R' b0 b
4. 
   
5.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
   
6. 
   
7.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
   / s' A0 G/ h; z; p# T6 B1 l# Y
8. 
   0 N. r5 v9 r4 b- p) M# Y
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。
& S% y0 H2 a. N% O1 E) V- h+ W
7.显示图形：
+ Y( ~, \, d% V+ t
   plt.show()

4 `, t  \# l, e% \- Q, r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。
* B; p& b+ _4 X8 i5 m

  h7 W0 i2 ]5 _; l) Z

09.spline_interpolation.py

2024-3-15 11:05 上传

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