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,...
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 70) # np.linspace 等差数列,从x.min()到x.max()生成70个数,便于后续插值 y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth) plt.plot(x_smooth, y_smooth) plt.show() """ 基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波 a是一维数组 n也是一维数组 mode可能...
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...
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(),…
首先,我们使用numpy库生成了模拟的销售数据,包括了12个月份的销售量。然后,我们使用scipy库中的make_interp_spline函数生成了平滑曲线。最后,我们使用matplotlib库画出了平滑线图,并在图中标记了实际销售数据点。 结果展示 下面是通过上述代码生成的平滑线图: ...
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计算。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的算法和技术。
在Python中,可以使用SciPy库中的scipy.interpolate模块来进行Bezier曲线拟合。该模块提供了make_interp_spline函数,可以根据给定的数据点生成Bezier曲线对象。然后,可以使用生成的曲线对象来评估曲线上的任意点。 以下是使用Python对数据进行Bezier曲线拟合的基本步骤: ...
y_smooth = make_interp_spline(df['x'], df['y'])(x_smooth) 绘制平滑曲线图: 代码语言:txt 复制 plt.plot(x_smooth, y_smooth) plt.scatter(df['x'], df['y']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Smooth Curve')
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)...
#插值fromscipy.interpolateimportspline xnew= np.linspace(T.min(),T.max(),300)#300 represents number of points to make between T.min and T.maxpower_smooth =spline(T,power,xnew)print(xnew.shape)#(300,)print(power_smooth.shape)#(300,) ...