1. 一维插值的概念和原理 一维插值是指在给定一组离散数据点的情况下,通过某种数学方法估算这些数据点之间任意位置的函数值。常见的一维插值方法包括线性插值、样条插值(如二次样条和三次样条)、拉格朗日插值等。 2. 选择适合的Python库进行一维插值 在Python中,进行一维插值通常使用scipy.interpolate模块。这个模块...
xnew = np.linspace(-1,1,100)#x ynew = np.linspace(-1,1,100)#y fnew = newfunc(xnew, ynew)#仅仅是y值 100*100的值 # 绘图 # 为了更明显地比较插值前后的区别,使用关键字参数interpolation='nearest' # 关闭imshow()内置的插值运算。 pl.subplot(121) im1=pl.imshow(fvals, extent=[-1,...
线性插值与样条插值 样例1 某电学元件的电压数据记录在 0~2.25πA 范围与电流关系满足正弦函数,分别用线性插值和样条插值方法给出经过数据点的数值逼近函数曲线。 import numpy as npimport pylab as plfrom scipy import interpolateimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 2*np.pi + np.pi/4,10...
类数组必须正确地传播到非插值轴的维度。 If a two-element tuple, then the first element is used as a fill value forx_new < x[0]and the second element is used forx_new > x[-1]. Anything that is not a 2-element tuple (e.g., list or ndarray, regardless of shape) is taken to ...
'spline': 三次样条插值 'cubic' : 三次插值,如分段三次插值,即埃尔米特插值 'nearest':最近项插值,如果插值遇到外推产生不确定值,使用这个产生值去代替那些不确定值。 针对三次样条插值(常用),用法有: y = interp1(x0,y0,x,’spline’); y = spline(x0,y0,x); ...
1. 可以简单地向 Matplotlib 函数传递 Numpy ndarray 对象,函数能够解释数据结构以简化绘图工作。但是要注意,不要传递太大或者太复杂的数组。 由于大部分ndarray方法返回的仍然是一个ndarray对象,也可以附加一个方法(有些时候甚至可以附加多个方法)传递对象。我们用样板数据调用ndarray对象上的cumsum方法,可以获得这些数据...
要注意的一点是interp1d是类而不是函数,其返回值是一个函数,然后通过使用普通python函数的方法来得到插值结果。 对于y是多维的情况,文档中没有给出示例,下面是我写的一个简单例子: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromscipyimportinterpolate ...
sy1=func1(sx1) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x1,y1,'o') plt.plot(sx1,sy1) plt.show() 也就插值到(0,12),范围再大就不行了,毕竟插值的专长不在于预测 s>0:不强制通过所有点 import numpy as np from scipy import interpolate ...
:param x: 要插值的x坐标 :return: 插值结果 """ n =len(x_data) -1# 多项式的次数 result =0 foriinrange(n+1): li =1# 拉格朗日基函数 forjinrange(n+1): ifi != j: li *= (x - x_data[j]) / (x_data[i] - x_data[j]) result += y_data[i] * li returnresult # 示例 ...