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_...
bspline = make_interp_spline(x, y) 创建更多点来绘制平滑曲线 x_smooth = np.linspace(0, 5, 100) y_smooth = bspline(x_smooth) 绘制原始数据点和平滑曲线 plt.plot(x, y, 'o', label='Data points') plt.plot(x_smooth, y_smooth, label='B-Spline') plt.legend() plt.show() 四、使用...
我们使用make_interp_spline函数对数据进行二次B样条插值。这个函数可以生成一个插值函数,让我们可以在指定的x值上获得y值。 # 创建B样条插值模型spline=make_interp_spline(x,y,k=2)# k=2 表示二次B样条# 生成更多的x值用于绘制平滑曲线x_new=np.linspace(0,5,300)# 生成300个新的x值y_new=spline(x_...
rand(50) * 5 - 2.5 # z坐标范围为-2.5到2.5 # 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...
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...
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 ...
在Python中,生成或处理光滑曲线通常涉及数学方法和数据处理技术。以下是一些常见的生成和处理光滑曲线的方法,以及相应的Python代码示例: 1. 使用样条插值 样条插值是一种常用的方法,可以生成平滑的曲线。SciPy库中的make_interp_spline函数可以帮助我们实现这一目标。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot...
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=...
Scipy.interpolate.make_interp_spline Box plot express box boxplot Violin Plot express violin violinplot 写在最后 我们看了各种各样的可视化图,知道了何时使用哪些图表。我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解,介绍了在 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。
from scipy.interpolate import make_interp_spline # 生成数据点 x = np.linspace(0, 10, 10) y = np.sin(x) # 使用样条插值生成更平滑的曲线 x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300) spline = make_interp_spline(x, y, k=3) # k为样条的阶数 ...