scipy樣條插值

scipy樣條插值
1、樣條插值法是一種以可變樣條來作出一條經(jīng)過一系列點的光滑曲線的數(shù)學(xué)方法。插值樣條是由一些多項式組成的，每一個多項式都是由相鄰的兩個數(shù)據(jù)點決定的，這樣，任意的兩個相鄰的多項式以及它們的導(dǎo)數(shù)(不包括仇階導(dǎo)數(shù))在連接點處都是連續(xù)的。 連接點的光滑與連續(xù)是樣條插值和前邊分段多項式插值的主要區(qū)別。
2、在Scipy里可以用scipy.interpolate模塊下的interpld函數(shù) 實現(xiàn)樣條插值。 SciPy的0.14.0版本里樣條插值方式有：'linear','zero', 'slinear', 'quadratic'(2次), 'cubic'(3次), 4, 5等。
3、scipy多次樣條插值的應(yīng)用格式如下所示:
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interpld #導(dǎo)入scipy里interpolate模塊中的interpld插值模塊
x= np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
y= np.array([3, 4, 3.5, 2, 1, 1.5, 1.25, 0.9]) #離散點的分布
xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100) #新的插值區(qū)間及其點的個數(shù)
plt.scatter(x, y) #散點圖
#for n in ['linear','zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic', 4, 5]: #python scipy里面的各種插值函數(shù)
f = interp1d(x, y,kind="cubic") #編輯插值函數(shù)格式
ynew=f(xx) #通過相應(yīng)的插值函數(shù)求得新的函數(shù)點
plt.plot(xx,ynew,"g") #輸出新的函數(shù)點的圖像
plt.show()

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11189547.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python scipy样条插值函数大全（interpolate里interpld函数）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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