这篇文章主要为大家详细介绍了python使用插值法画出平滑曲线,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python使用插值法画出平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下

实现所需的库

numpy、scipy、matplotlib

实现所需的方法

插值

    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

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。

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

# -*- coding: utf-8 -*-

# 调用模块
# 调用数组模块
import numpy as np
# 实现插值的模块
from scipy import interpolate
# 画图的模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数的模块
import random

# random.randint(0, 10) 生成0-10范围内的一个整型数
# y是一个数组里面有10个随机数,表示y轴的值
y = np.array([random.randint(0, 10) for _ in range(10)])
# x是一个数组,表示x轴的值
x = np.array([num for num in range(10)])

# 插值法之后的x轴值,表示从0到9间距为0.5的18个数
xnew = np.arange(0, 9, 0.5)

"""
kind方法:
nearest、zero、slinear、quadratic、cubic
实现函数func
"""
func = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')
# 利用xnew和func函数生成ynew,xnew的数量等于ynew数量
ynew = func(xnew)

# 画图部分
# 原图
plt.plot(x, y, 'ro-')
# 拟合之后的平滑曲线图
plt.plot(xnew, ynew)
plt.show()

注意事项/p>

    x, y为原来的数据(少量) 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 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 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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