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...
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。
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 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...
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....
限制性立方样条(Restricted Cubic Splines, RCS)是一种用于在回归分析中建模非线性关系的灵活方法。它通过指定节点位置(即分割点),将数据划分为不同的区间,并在每个区间内使用三次多项式进行拟合。同时,限制性立方样条通过施加一些限制条件(如端点线性条件),确保样条在节点处平滑过渡,从而避免过拟合并提升模型的可解释...
(alpha=lambda_val, fit_intercept=False) model.fit(B, y) y_new = model.predict(B) # 绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(x, y, color='gray', alpha=0.5, label='带噪声数据') plt.plot(x, y_new, color='blue', label='P-spline', linewidth=2) plt.title('惩罚样条(P-...
fit() xn = np.linspace(1,10.5,100) yn = ccs.eval(xn) plt.scatter(x,y) plt.plot(xn,yn) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x20a8eb50a00>] sp_cs = CubicSpline(x,y,bc_type = ((1, 1), (1, -1))) yn3 = sp_cs(xn) plt.scatter(x,y) plt.plot(xn,yn3) [<matplotlib.lines....