這篇文章主要介紹python怎么使用插值法畫出平滑曲線,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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numpy、scipy、matplotlib
實現(xiàn)所需的方法
插值
nearest:最鄰近插值法
zero:階梯插值
slinear:線性插值
quadratic、cubic:2、3階B樣條曲線插值
擬合和插值的區(qū)別
簡單來說,插值就是根據(jù)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行填充,最后生成的曲線一定過原有點。
擬合是通過原有數(shù)據(jù),調(diào)整曲線系數(shù),使得曲線與已知點集的差別(最小二乘)最小,最后生成的曲線不一定經(jīng)過原有點。
代碼實現(xiàn)
# -*- coding: utf-8 -*- # 調(diào)用模塊 # 調(diào)用數(shù)組模塊 import numpy as np # 實現(xiàn)插值的模塊 from scipy import interpolate # 畫圖的模塊 import matplotlib.pyplot as plt # 生成隨機(jī)數(shù)的模塊 import random # random.randint(0, 10) 生成0-10范圍內(nèi)的一個整型數(shù) # y是一個數(shù)組里面有10個隨機(jī)數(shù),表示y軸的值 y = np.array([random.randint(0, 10) for _ in range(10)]) # x是一個數(shù)組,表示x軸的值 x = np.array([num for num in range(10)]) # 插值法之后的x軸值,表示從0到9間距為0.5的18個數(shù) xnew = np.arange(0, 9, 0.5) """ kind方法: nearest、zero、slinear、quadratic、cubic 實現(xiàn)函數(shù)func """ func = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic') # 利用xnew和func函數(shù)生成ynew,xnew的數(shù)量等于ynew數(shù)量 ynew = func(xnew) # 畫圖部分 # 原圖 plt.plot(x, y, 'ro-') # 擬合之后的平滑曲線圖 plt.plot(xnew, ynew) plt.show()
注意事項/p>
x, y為原來的數(shù)據(jù)(少量)
xnew為一個數(shù)組,條件:x??xnew
如:x的最小值為-2.931,大值為10.312;則xnew的左邊界要小于-2.931,右邊界要大于10.312。當(dāng)然也最好注意一下間距,最好小于x中的精度
func為函數(shù),里面的參數(shù)x、y、kind,x,y就是原數(shù)據(jù)的x,y,kind為需要指定的方法
ynew需要通過xnew數(shù)組和func函數(shù)來生成
理論上xnew數(shù)組內(nèi)的值越多,生成的曲線越平滑
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