我们将使用scipy.interpolate.make_interp_spline来进行样条插值。这个方法可以生成一个平滑的插值函数,然后我们可以使用这个函数来生成平滑的曲线。 # 生成平滑的曲线 x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300) spl = make_interp_spline(x, y, k=3) # k=3表示三次样条插值 y_smooth = spl(x_...
spl = make_interp_spline(x, y, k=3) # k是样条的阶数 y_smooth = spl(x_new) 绘制原始数据和插值后的数据 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y, 'o', label='Original Data') plt.plot(x_new, y_smooth, label='B-spline Interpolation', color='red') plt.legend() plt.title...
# 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...
# 使用样条曲线进行数据拟合x_new=np.linspace(min(x),max(x),300)# 生成更多的X值spline=make_interp_spline(x,y)y_smooth=spline(x_new)# 绘制平滑曲线plt.scatter(x,y,label='散点数据',color='blue')plt.plot(x_new,y_smooth,label='平滑曲线',color='red')plt.title('不连续的散点图与光滑...
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 ...
y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth) plt.plot(x_smooth, y_smooth) plt.show() 3.滑动平均滤波 滑动平均滤波法 (又称:递推平均滤波法),它把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个...
linspace(1, 4, 300) a_BSpline = interpolate.make_interp_spline(x, y) y_new = a_BSpline(x_new) ax[1].plot(x_new, y_new) 箱形图 箱线图是查看数据分布方式的好方法。 顾名思义,它有一个盒子。盒子的一端位于数据的第 25个百分位。第25个百分位数是绘制的线,其中 25% 的数据点位于...
import numpy as np from scipy.interpolate import make_interp_spline # 创建一组已知数据点 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 1, 4, 9, 16]) # 创建样条插值函数 spl = make_interp_spline(x, y) # 创建一组新的x值,用于插值计算 xnew = np.linspace(0, 4, num=...
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) ...
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)...