我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
import numpy as np #从scipy库中导入插值需要的方法 interpolate from scipy import interpolate #数据可视化,绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt
#定义函数 x:横坐标列表 y:纵坐标列表 kind:插值方式
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')
插值方式:
nearest:最邻近插值法
zero:阶梯插值
slinear、linear:线性插值
quadratic、cubic:2、3阶B样条曲线插值
#定义新的横坐标列表 x_new=list(np.arange(0, 15, 0.5)) y_new=list(f(x_new)) plt.plot(x,y,'r',label='original values') plt.plot(x_new,y_new,'b',label='interpolated values') plt.show() plt.close()
补充知识:python scipy样条插值函数大全(interpolate里interpld函数)
scipy样条插值
1、样条插值法是一种以可变样条来作出一条经过一系列点的光滑曲线的数学方法。插值样条是由一些多项式组成的,每一个多项式都是由相邻的两个数据点决定的,这样,任意的两个相邻的多项式以及它们的导数(不包括仇阶导数)在连接点处都是连续的。 连接点的光滑与连续是样条插值和前边分段多项式插值的主要区别。
2、在Scipy里可以用scipy.interpolate模块下的interpld函数 实现样条插值。 SciPy的0.14.0版本里样条插值方式有:'linear','zero', 'slinear', 'quadratic'(2次), 'cubic'(3次), 4, 5等。
3、scipy多次样条插值的应用格式如下所示:
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interpld #导入scipy里interpolate模块中的interpld插值模块 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]) #离散点的分布 xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100) #新的插值区间及其点的个数 plt.scatter(x, y) #散点图 #for n in ['linear','zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic', 4, 5]: #python scipy里面的各种插值函数 f = interp1d(x, y,kind="cubic") #编辑插值函数格式 ynew=f(xx) #通过相应的插值函数求得新的函数点 plt.plot(xx,ynew,"g") #输出新的函数点的图像 plt.show()
以上这篇python interpolate插值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
本文向大家介绍Python实现线性插值和三次样条插值的示例代码,包括了Python实现线性插值和三次样条插值的示例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 (1)、函数 y = sin(x) (2)、数据准备 (3)、样条插值 (4)、绘图 (5)、综合代码 (6)、结果展示 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呐喊教程。
问题内容: 假设我得到的数据如下: 我想设计一个函数,该函数将使用Python在和,至之间进行线性插值。 我曾尝试浏览本Python教程,但仍然无法理解。 问题答案: 据我了解您的问题,您想编写一些函数,这将给您带来一些价值?然后,基本思路如下: 查找定义了包含的间隔的值的索引。例如,对于您的示例列表,包含间隔为,索引为, 用(即)计算该间隔的斜率。 的值在是现在值加上斜率乘以从距离。 您还需要确
概览 插值的使用格式是: ${expression},这里的 expression 可以是所有种类的表达式(比如 ${100 + x})。 插值是用来给 表达式 插入具体值然后转换为文本(字符串)。插值仅仅可以在两种位置使用:在 文本 区 (比如 <h1>Hello ${name}!</h1>) 和 字符串表达式 (比如 <#include "/footer/${company}.html">)中
主要内容:插值是什么?,一维插值,样条曲线在本章中,我们将讨论插值,及如何在SciPy中使用它。 插值是什么? 插值是在直线或曲线上的两点之间找到值的过程。 为了帮助记住它的含义,我们应该将“inter”这个词的第一部分想象为“输入”,表示要查看原来数据的“内部”。 这种插值工具不仅适用于统计学,而且在科学,商业或需要预测两个现有数据点内的值时也很有用。 下面创建一些数据,看看如何使用包进行插值。 执行上面示例代码,得到以下结果 - 现在
Interpolations 包含了由具体的曲线类在内部使用的样条曲线和贝塞尔曲线函数。 方法 .CatmullRom ( t : Float, p0 : Float, p1 : Float, p2 : Float, p3 : Float ) : Float t -- 插值权重 p0, p1, p2, p3 -- 定义了样条曲线的点。 在内部由SplineCurve所使用。 .QuadraticB
Vue.js 使用了基于 HTML 的模板语法,允许开发者声明式地将 DOM 绑定至底层 Vue 实例的数据。所有 Vue.js 的模板都是合法的 HTML ,所以能被遵循规范的浏览器和 HTML 解析器解析。 在底层的实现上,Vue 将模板编译成虚拟 DOM 渲染函数。结合响应系统,Vue 能够智能地计算出最少需要重新渲染多少组件,并把 DOM 操作次数减到最少。 如果你熟悉虚拟 DOM 并且偏