使用 scipy 包进行样条插值

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/ r& G6 N) Y2 |7 {4 R1.导入必要的库：

1.    import numpy as np; t2 O- `) ~, r: k* u5 b) e
   
2. 
   7 H5 \0 n- N4 o! W6 y5 S
3.    from scipy.interpolate import interp1d
   4 I/ F4 E9 |( c( @
4. : ]5 O. h3 R! w4 x* M9 c, W
   
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])% A: U& E5 j+ ^0 u* g2 G
   
2. 
   + Q\" i' W5 O; s( }7 G
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。
3 l; ]* K. v) \7 |* C2 A
: s" u' w; c- x2 N: f) A3.进行一次、二次和三次样条插值：

1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')
   % p7 P2 }7 M2 z% `
2. 
   1 N* \4 K  T4 [3 x) Y, w
3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')
   # Y7 X# |/ `% h% ~
4. 
   2 e6 \% S6 p7 g- ^  w* ]0 @
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。

4.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。

3 f3 |( @; r( i( }) X' q. ~" [5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   - t/ J  [, }) T; {1 `
2. - M( r3 ~- b) f) C0 o; h
   
3.    y2 = p2(x1)) L3 h8 p( ~8 M# U( \
   
4. 4 _  H# r3 `& s0 U9 Y' J
   
5.    y3 = p3(x1)
   0 X7 X* {* O- J3 B2 t  \5 T9 {+ E
6. ( j$ a* ?3 l( n# x7 K
   

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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。
1 C* A  Z- y0 ]  p# u
6.绘制图形：

2.    plt.scatter(x, y)( R. ?$ B/ s2 Y8 w1 X$ t
   
4. 
   
5. * Z' G0 G& ~3 Z& w% Z
6.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   
7. 8 Z2 L! g; r) j) l! Z/ h
8. 
   
9. 7 d$ z# \' \1 ]; w  \
10.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
    
11. 7 P  x! i' u2 a* S
12. 8 g7 @! t4 q6 q\\" A, E/ `* ?6 M
    
14.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
    
15. ; a7 ~% e% Y8 W$ e4 a2 M* w
16. 
    
17. % \6 _  e' k, T& @5 x
18.    plt.legend()

   plt.scatter(x, y)<font class=\\"jammer\\">( R. ?$ B/ s2 Y8 w1 X$ t</font><br /> <br /> <span style=\\"display:none\\">* Z' G0 G& ~3 Z& w% Z</span>    plt.plot(x1, y1, label='linear')<br /> <span style=\\"display:none\\">8 Z2 L! g; r) j) l! Z/ h</span> <br /> <span style=\\"display:none\\">7 d$ z# \' \1 ]; w  \</span>    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')<br /> <span style=\\"display:none\\">7 P  x! i' u2 a* S</span> <font class=\\"jammer\\">8 g7 @! t4 q6 q\\" A, E/ `* ?6 M</font><br />    plt.plot(x1, y3, label='cubic')<br /> <span style=\\"display:none\\">; a7 ~% e% Y8 W$ e4 a2 M* w</span> <br /> <span style=\\"display:none\\">% \6 _  e' k, T& @5 x</span>    plt.legend()

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。
9 U8 T( e4 W1 h  e+ s' R& y
7.显示图形：
0 w$ z9 @% ~! ?$ C$ T* I
: m0 U; ?1 _! N9 |2 P   plt.show()
+ J5 E5 e. {9 U8 o9 I+ s4 x7 W
! W, a. M% A1 `0 h  s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。

* l3 c1 m# I& f  C6 w
& `" Z# ~4 ?& i1 O5 ?+ F) Q  q