使用 scipy 包进行样条插值

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7 Q/ F' p  O3 \. [+ o- |! z1.导入必要的库：

1.    import numpy as np
   7 C* K* g  S% k/ a7 R
2. 8 V2 v9 _; X7 Z3 t; ^* `
   
3.    from scipy.interpolate import interp1d  _  W+ `) f$ g$ J- j
   
4. ; L* k# H3 N% V$ c
   
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])
   ( x9 t1 W4 G/ N\" j7 q
2. 
   4 k2 b5 `1 L9 n. }2 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。
% k2 H; c2 r$ c0 j8 Y$ F
9 V$ ^& y; d  a* Z# j$ p& C& H! J3.进行一次、二次和三次样条插值：

1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')) c: @! m$ l+ u, X
   
2. 2 O5 |. E* g2 v\" w- i
   
3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')- M1 w4 G7 V7 |/ l6 K$ J- \
   
4. * s/ \9 P, {: _6 Z: 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。

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。
/ D! Z# v2 O) q; C" U
5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   + N% f1 Z* j+ q8 S2 d$ X
2. 
   ( o& ]( g) @2 v
3.    y2 = p2(x1)
   $ z2 [\" }% T6 A# R
4. 
   9 h, V3 ?\" P0 R2 p9 s, Z3 ~
5.    y3 = p3(x1)
   5 \2 e/ C3 e8 C: ]; U) f8 p% \+ s
6. 
   - b\" h' O$ N4 D% ?

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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。
, P% `" j1 u& |
6.绘制图形：

2.    plt.scatter(x, y)
   
3. : g: f( O0 E, D% e% E: r# H
4. 7 X* d& ?; e6 V- b0 R8 s3 W; z4 z& d
   
6.    plt.plot(x1, y1, label='linear')6 b* Q) q: |: ^  g\\" z( _: I* s
   
8. 
   
9. 2 x+ H\\" U8 g' ~/ I5 ~
10.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')8 Y- J3 P2 `' ^3 C8 u( p
    
12. 5 [% z4 a% H! l4 l
    
14.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
    
15. 7 |, t0 j& [' k/ N* M/ E
16. 
    
17. * C+ W. I* D' k/ h7 O
18.    plt.legend()

   plt.scatter(x, y)<br /> <span style=\\"display:none\\">: g: f( O0 E, D% e% E: r# H</span> <font class=\\"jammer\\">7 X* d& ?; e6 V- b0 R8 s3 W; z4 z& d</font><br />    plt.plot(x1, y1, label='linear')<font class=\\"jammer\\">6 b* Q) q: |: ^  g\\" z( _: I* s</font><br /> <br /> <span style=\\"display:none\\">2 x+ H\\" U8 g' ~/ I5 ~</span>    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')<font class=\\"jammer\\">8 Y- J3 P2 `' ^3 C8 u( p</font><br /> <font class=\\"jammer\\">5 [% z4 a% H! l4 l</font><br />    plt.plot(x1, y3, label='cubic')<br /> <span style=\\"display:none\\">7 |, t0 j& [' k/ N* M/ E</span> <br /> <span style=\\"display:none\\">* C+ W. I* D' k/ h7 O</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。
! q; f: u6 I: b: k7 ?' K5 T
1 z$ }- R0 z5 c9 S2 V7.显示图形：
' M; Z* A% {: R4 v' {) P4 o, r- K
   plt.show()
2 ?) T4 o" G& u$ x  t
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。

4 F9 e. W  J9 X) O7 c