python使用插值法畫出平滑曲線
更新時間：2018年12月15日 17:04:57 作者：wnma3mz
這篇文章主要為大家詳細介紹了python使用插值法畫出平滑曲線，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了python使用插值法畫出平滑曲線的具體代碼，供大家參考，具體內容如下
實現(xiàn)所需的庫
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，插值就是根據原有數(shù)據進行填充，最后生成的曲線一定過原有點。
擬合是通過原有數(shù)據，調整曲線系數(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過原有點。
代碼實現(xiàn)
# -*- coding: utf-8 -*- # 調用模塊 # 調用數(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 # 生成隨機數(shù)的模塊 import random # random.randint(0, 10) 生成0-10范圍內的一個整型數(shù) # y是一個數(shù)組里面有10個隨機數(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（少量）
- xnew為一個數(shù)組，條件：x⊆⊆xnew
- 如：x的最小值為-2.931，最大值為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)組內的值越多，生成的曲線越平滑
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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