使用 scipy 包进行样条插值

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1.导入必要的库：

1.    import numpy as np8 T6 |# S: t9 y
   
2. 
   1 G; S/ N, [/ F: u0 g7 e0 A
3.    from scipy.interpolate import interp1d0 ]4 G% k4 H- j/ F/ Q5 ~
   
4. 
   % S/ M3 c! H) ~. k( N: ^  _  Q9 Z
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])
   3 h6 d3 N- H4 y3 M! e5 ?! X* e
2. 
   / \0 M6 ]5 E$ L& T7 |! i8 U
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。

# ]+ ^2 K7 ?3 W( ?3.进行一次、二次和三次样条插值：

1.    p1 = interp1d(x, y, kind='linear')# O5 V; U0 Z( j: J3 c\" C+ N
   
2. ' ]1 o$ ]. u0 [3 B! O1 _
   
3.    p2 = interp1d(x, y, kind='quadratic')
   / C3 Q2 w8 l( @9 t
4. ) j5 N2 n! U$ \2 A
   
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。
) P, _) K- g' C, ?8 x
' I1 A, _$ j0 G  S+ B5.计算对应的 y 值：

1.    y1 = p1(x1)
   / D. b' j7 G  m- i7 O: w. C6 D
2. 
   2 i3 z4 g: Q/ ^9 Q! _
3.    y2 = p2(x1)- a! |- G3 b6 Y% t3 v
   
4. 
   + \9 G8 o( i! {* o( ^+ b- A# J
5.    y3 = p3(x1)
   2 x4 P8 W. o; q5 K% V. ?
6. 
   & F8 C% f2 c3 M$ S% `

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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。
7 v: B' U# ~) j% K3 U7 O  t
6.绘制图形：

2.    plt.scatter(x, y)9 T, }9 s2 ^. P
   
4. 3 ^% ~: i- }: |/ s0 e* h
   
6.    plt.plot(x1, y1, label='linear')
   
7. % G6 Z4 R/ `1 z, t5 h8 G\\" B
8. ' n- \% @  l& a6 K6 j* E
   
10.    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')
    
11. 3 A! H( B4 Q; T; z0 L# f' t
12. 6 N1 V! |$ b+ N7 s: t
    
14.    plt.plot(x1, y3, label='cubic')
    
15. 4 P2 A  c9 v/ h
16. 0 J' U* h! V0 u, e; G% r
    
18.    plt.legend()

   plt.scatter(x, y)<font class=\\"jammer\\">9 T, }9 s2 ^. P</font><br /> <font class=\\"jammer\\">3 ^% ~: i- }: |/ s0 e* h</font><br />    plt.plot(x1, y1, label='linear')<br /> <span style=\\"display:none\\">% G6 Z4 R/ `1 z, t5 h8 G\\" B</span> <font class=\\"jammer\\">' n- \% @  l& a6 K6 j* E</font><br />    plt.plot(x1, y2, label='quadratic')<br /> <span style=\\"display:none\\">3 A! H( B4 Q; T; z0 L# f' t</span> <font class=\\"jammer\\">6 N1 V! |$ b+ N7 s: t</font><br />    plt.plot(x1, y3, label='cubic')<br /> <span style=\\"display:none\\">4 P2 A  c9 v/ h</span> <font class=\\"jammer\\">0 J' U* h! V0 u, e; G% r</font><br />    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。
0 T4 B- q" A1 R6 ~
8 M0 @. c: V( H0 X7.显示图形：

/ L+ d# B2 x' [( M; b" r$ a   plt.show()

. u: \: n/ @% G7 E" K最后，显示绘制的图形，包括原始数据点和插值曲线。
+ q: @; q. {' j8 m) u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。

$ l9 H# B+ y- `6 V, F* W. d
. \" k$ v: k* |' j) W9 l