这篇文章主要为大家详细介绍了python利用插值法对折线进行平滑曲线处理,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在用python绘图的时候,经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显,因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理,本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理:

实现所需的库

numpy、scipy、matplotlib

插值法实现

nearest:最邻近插值法
zero:阶梯插值
slinear:线性插值
quadratic、cubic:2、3阶B样条曲线插值
-

拟合和插值的区别

1、插值:简单来说,插值就是根据原有数据进行填充,最后生成的曲线一定过原有点。

2拟合:拟合是通过原有数据,调整曲线系数,使得曲线与已知点集的差别(最小二乘)最小,最后生成的曲线不一定经过原有点。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

#设置距离
x =np.array([0, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 70, 8, 9,10])

#设置相似度
y =np.array([0.8579087793827057, 0.8079087793827057, 0.7679087793827057, 0.679087793827057,
 0.5579087793827057, 0.4579087793827057, 0.3079087793827057, 0.3009087793827057,
 0.2579087793827057, 0.2009087793827057, 0.1999087793827057, 0.1579087793827057,
 0.0099087793827057, 0.0079087793827057, 0.0069087793827057, 0.0019087793827057,
 0.0000087793827057])

#插值法之后的x轴值,表示从0到10间距为0.5的200个数
xnew =np.arange(0,10,0.1)

#实现函数
func = interpolate.interp1d(x,y,kind='cubic')

#利用xnew和func函数生成ynew,xnew数量等于ynew数量
ynew = func(xnew)

# 原始折线
plt.plot(x, y, "r", linewidth=1)

#平滑处理后曲线
plt.plot(xnew,ynew)
#设置x,y轴代表意思
plt.xlabel("The distance between POI and user(km)")
plt.ylabel("probability")
#设置标题
plt.title("The content similarity of different distance")
#设置x,y轴的坐标范围
plt.xlim(0,10,8)
plt.ylim(0,1)

plt.show()

绘制后的曲线,红色是未进行平滑处理的折线,蓝色是进行平滑处理之后的曲线

注意事项

1.x, y为原来的数据(少量)
2.xnew为一个数组,条件:x⊆⊆xnew
如:x的最小值为-2.931,最大值为10.312;则xnew的左边界要小于-2.931,右边界要大于10.312。当然也最好注意一下间距,最好小于x中的精度
3.func为函数,里面的参数x、y、kind,x,y就是原数据的x,y,kind为需要指定的方法
4.ynew需要通过xnew数组和func函数来生成,理论上xnew数组内的值越多,生成的曲线越平滑

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持爱安网。

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