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...
在上面的代码中,我们首先定义了一组控制点(x, y),这些点将用于创建B样条曲线。然后,我们使用make_interp_spline函数创建了B样条曲线,该函数接受控制点的x和y坐标作为输入,并返回一个可以在新x值上评估B样条曲线的函数。接下来,我们使用这个函数计算了新的y值,并将原始数据点和B样条曲线绘制在图上。通过运行上述...
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(),…
Bezier曲线拟合是一种数学方法,用于通过一系列给定的数据点,生成一条平滑曲线,以便更好地描述数据的趋势和模式。Python是一种功能强大的编程语言,提供了许多库和工具,可以用于数据处理和曲线拟合。 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...
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 ...
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...
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') ...
在Python中,可以使用NumPy和SciPy等库来实现最小曲率插值。 以下是一个使用NumPy和SciPy实现最小曲率插值的示例代码: python复制代码 importnumpyasnp fromscipy.interpolateimportmake_interp_spline #生成数据点 x = np.linspace(0,10,100) y = np.sin(x) #创建插值函数 bspl = make_interp_spline(x, y) ...
from import make_interp_spline, BSpline import as plt 创建原始数据点 x = (0, 10, 5) y = (x) 使用B样条进行插值 spl = make_interp_spline(x, y) xnew = (0, 10, 500) ynew = spl(xnew) 绘制原始数据和插值结果 (x, y, label='原始数据') (xnew, ynew, label='插值结果') ()...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.interpolate import make_interp_spline if __name__=="__main__": print("Sta