牛顿插值法 不同阶图像对比及Python代码实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def newton_interpolation(X,Y,x): """ 计算x点的插值 """ sum=Y[0] temp=np.zeros((len(X),len(X))) #将第一行赋值 for i in range(0,len(X)): temp[i,0]=Y[i] temp_sum=1.0 for i ...
import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import mplimport math"""牛顿插值法插值的函数表为xi -28.9, -12.2, 4.4, 21.1, 37.8f(xi) 2.2, 3.9, 6.6, 10.3, 15.4"""x=[-28.9,-12.2,4.4,21.1,37.8]y=[2.2,3.9,6.6,10.3,15.4]"""计算4次...
牛顿插值法的核心思想是利用已知的数据点和对应的函数值,通过差商的概念构造一个多项式函数。这个多项式函数称为牛顿插值多项式。牛顿插值多项式的形式为: P(x) = f(x0) + f[x0,x1](x-x0) + f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1) + ... + f[x0,x1,...,xn](x-x0)(x-x1)...(x-xn-1) 其中...
若f(x)为m次 多项式 , 则f[x0, x1, ··· , xk-1, x]为(m-k)次多项式,m ≥ k 2、拉格朗日形式 vs. 牛顿形式 3、代码实现n次牛顿插值 算法中间的g[j]=(g[j]-g[j-1])/(xj-xj-1)应为 g[j]=(g[j]-g[j-1])/(X[j]-X[j-k]) 1. 2. 参考视频:牛顿插值(Newton插值)速懂 ...
3 python实现 import numpy as np #输入数据 loss = np.random.uniform(1, 4, size=5) active_number = np.array([2, 4, 5, 3, 2]) data = np.array([loss, active_number]) # 2个变量5个样本 print(data) # 定义熵值法函数 def cal_weight(x): ...