pythoninterpolate.interp1d_pythoninterpolate插值实例
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python interpolate插值实例
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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 interpolatefrom 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
xml写条件判断
小程序轮播图素材
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)
组织架构图软件visoscipy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',
magento怎么安装'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 pltfrom 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()
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