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5 Q6 L) X$ Q ]3 p. ]
1.导入必要的库:- import numpy as np
S% C7 k( B/ j
$ d+ W# q8 Z) g3 \- l- from scipy.interpolate import interp1d
\" ~0 V6 l\" G$ d
! A3 k2 k# l% D7 R7 M- import matplotlib.pyplot as plt
复制代码 2.定义原始数据:- x = np.array([1, 2, 5, 8, 9, 12, 15, 17])
! w- d5 t\" O/ R - 7 G' ?6 L& a1 M) R) W' I! g
- 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。8 o- g; p' F. V0 |; J5 l* I
, d. P( D+ J1 d: }
3.进行一次、二次和三次样条插值:- p1 = interp1d(x, y, kind='linear')
! I# @# w; s% E2 l1 b: g - 9 a! T& I/ {! [! U6 J+ k
- p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')\" o( g. H$ M+ e9 L( p
2 E/ L, y9 s4 v4 m1 A* ?* ]- 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。
0 Q) C5 ]% M- s9 E, F, v4 D# @( U3 `2 z6 k) |9 D$ d$ W
4.生成新的 x 值:- 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。
' E+ R: B! A* _0 u, N9 B( a: E" Z
5.计算对应的 y 值:- y1 = p1(x1); ]. H/ s- R1 Z; G9 Y0 h8 K
- 1 W' s, P# e: N$ s\" Q1 B
- y2 = p2(x1)
, g0 a8 @( v6 ^9 F& X$ M - % Q7 Y; {) r( F+ }+ ?8 U |/ O
- y3 = p3(x1)
, m9 e; L% {1 A3 R
6 A6 B) f$ c0 U
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。0 h9 C9 x8 b# H
2 b7 h2 a6 g) ^, n3 z# o% `& N6.绘制图形: - plt.scatter(x, y)
- * b/ x3 s3 I$ u+ Y' m/ j8 u
- % t3 u$ S3 l2 X. x2 @5 Y$ h
- plt.plot(x1, y1, label='linear')
- , S! y; p0 t! R
- - P7 \1 d. `\\" F( I' e, x, V
- plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
- 6 Y2 t: }1 _; l, W
- # G2 L! C$ E6 C7 b* L1 z
- plt.plot(x1, y3, label='cubic')0 j2 |, V. u, V7 g8 J
- + @9 L/ }& [0 v! R+ U
- 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。1 U, z( J) I+ l' U9 P
1 P5 R0 r( d3 d; g" t7.显示图形:; @( O$ V8 D5 x- N2 { ^$ o
, \ U$ p2 e5 _" Y plt.show()8 Z% I! L% I! s2 U, ~4 s
3 \! S8 \1 D1 t+ g' A6 M1 d& V最后,显示绘制的图形,包括原始数据点和插值曲线。
/ [5 A/ f: Q5 y# s2 B% D& W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。
+ ]6 ~! O* l, e, c
, x ^% a4 z- M( \0 E1 V) ]6 E2 [1 G! U& j J" g
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zan
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