spl = spi.make_interp_spline(x, y, k=3) # k代表样条的度 smooth_y = spl(np.linspace(-3, 3, 1000)) 绘制样条插值后的曲线 plt.plot(x, y, '.', np.linspace(-3, 3, 1000), smooth_y, '-') plt.title('Spline Interpolation') plt.show() 在这段代码中,make_interp_spline函数帮助...
from scipy.interpolate import make_interp_spline import matplotlib.pyplot as plt x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 500) # 生成更多的x轴点用于平滑曲线 spline = make_interp_spline(x, y, k=3) # 使用三次样条插值 y_smooth = spline(x_smooth) plt.plot(x_smooth, y_smooth) plt...
# 使用scipy的make_interp_spline函数进行曲面拟合,这里我们使用3次B样条插值 spline = make_interp_spline(x, y, z, k=3) 最后,我们可以计算曲率: # 计算曲率 curvatures = compute_curvature(x, y, z, spline) print('曲率:', curvatures) 这个示例代码演示了如何使用Python进行三维点集的曲面拟合以及曲率...
代码语法: 通过执行from scipy.interpolate import make_interp_spline,导入make_interp_spline模块,之后调用make_interp_spline(x, y)(x_smooth)函数实现。 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import make_interp_spline x = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11,...
interp_spline在Python中平滑这个图形EN错误只是告诉您需要对x数组进行排序。还请注意，make_interp_spline...
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import make_interp_spline 创建数据集: 代码语言:txt 复制 data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'y': [5, 3, 8, 6, 4, 9, 1, 2, 7, 10]} df = pd.DataFrame(data) ...
make_interp_spline是scipy库中的插值函数,我们将使用它来生成spline。 步骤3: 准备数据点 你需要准备一些用于插值的数据点。这里我们使用numpy生成一些随机数据: # 生成数据x=np.linspace(0,10,10)# 创建0到10的10个数据点y=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.1,10)# 使用sin函数并添加随机噪音 ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import make_interp_spline # 两个是配置代码,第一行表示,允许使用中文,第二个表示允许使用负数 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.interpolate import make_interp_spline x = np.array([1, 3, 5, 7, 8]) y = np.array([1, 2, 9, 16, 15]) x_new = np.linspace(x.min(),x.max(),…
在Python中,可以使用SciPy库中的BSpline类来进行B样条曲线的拟合。 以下是一个简单的示例,演示如何使用BSpline类拟合一组数据: Python import numpy as np from scipyinterpolate import BSpline make_interp_spline import matplotlibpyplot as plt # 生成一组数据 x = nplinspace(0, 10, 100) y = npsin(x)...