CubicSpline+fit(x: Array, y: Array)+evaluate(x: Array)CustomCubicSpline+plot()+optimize() 模块依赖表格如下: 以下是代码扩展片段,展示了如何在原始插值函数中增加绘图功能: AI检测代码解析 importmatplotlib.pyplotaspltclassCustomCubicSpline(CubicSpline):defplot(self):x_new=np.linspace(self.x[0],self...
接下来,我们可以使用scipy.interpolate库中的CubicSpline实现三次样条拟合。 fromscipy.interpolateimportCubicSpline# 创建三次样条插值对象cs=CubicSpline(x,y)# 在更细的x范围内生成拟合曲线x_fit=np.linspace(0,10,100)y_fit=cs(x_fit)# 绘制拟合曲线plt.plot(x_fit,y_fit,label='Cubic Spline Fit',color...
from scipy.interpolate import CubicSpline cs = CubicSpline(x, y) y_smooth = cs(x_dense) plt.plot(x, y, 'o', label='Original Data') plt.plot(x_dense, y_smooth, '-', label='Cubic Spline') plt.legend() plt.show() 通过使用CubicSpline,我们能够在原始数据点之间生成一条平滑的曲线。
from scipy.interpolate import CubicSpline 三次样条插值 cs = CubicSpline(x, y) 创建插值点 y_new = cs(x_new) 绘制散点图和插值曲线 plt.scatter(x, y, label='Data Points') plt.plot(x_new, y_new, label='Cubic Spline Interpolation') plt.legend() plt.show() 三、回归分析 回归分析是一...
样条插值(Spline Interpolation): 定义:使用样条函数对数据进行插值的方法,通常比多项式插值具有更好的数值稳定性和收敛性。 节点(Knot): 定义:样条函数分段定义中的断点,即每一段样条函数的端点。 三次样条(Cubic Spline): 定义:一种常用的样条函数,每一段都是一个三次多项式,在节点处具有连续的...
fit() xn = np.linspace(1,10.5,100) yn = ccs.eval(xn) plt.scatter(x,y) plt.plot(xn,yn) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x20a8ebff400>] sp_cs = CubicSpline(x,y,bc_type ="not-a-knot") yn4 = sp_cs(xn) plt.scatter(x,y) plt.plot(xn,yn4) [<matplotlib.lines.Line2D at ...
构建样条基函数:使用statsmodels库中的样条函数(如cubicspline)构建限制性立方样条的基函数。 拟合模型:使用统计模型(如OLS回归)拟合包含样条基函数的回归模型。 数据插值或拟合:利用拟合好的模型进行数据插值或预测。 3. 提供一个Python示例代码,用于生成限制性立方样条 python import numpy as np import pandas as pd...
spline = NaturalCubicSpline(max=maxval, min=minval, n_knots=n_knots) p = Pipeline([ ('nat_cubic', spline), ('regression', LinearRegression(fit_intercept=True)) ]) p.fit(x, y) return p class AbstractSpline(BaseEstimator, TransformerMixin): """Base class for all spline basis expansions....
cs=CubicSpline(x,y)# 插值点 x_interp=np.linspace(0,5,100)y_interp=cs(x_interp)# 绘图 plt.plot(x,y,'o',label='Data points')plt.plot(x_interp,y_interp,'-',label='Cubic Spline Interpolation')plt.legend()plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.show() ...
(x,y)# 生成更细的x值用于绘图x_fine=np.linspace(0,5,100)y_fitted=spline(x_fine)# 绘制结果plt.figure(figsize=(8,4))plt.plot(x,y,'o',label='Data Points')plt.plot(x_fine,y_fitted,label='Cubic Spline Fit')plt.legend()plt.title('Cubic Spline Interpolation')plt.xlabel('x')plt....