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...
方法一:使用SciPy的make_interp_spline函数 make_interp_spline函数可以生成一个三次样条插值,从而得到平滑的曲线。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import make_interp_spline # 生成一些数据点 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = np....
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_...
问如何使用scipy.interpolate导入make_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...
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。
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 ...
x_smooth = np.linspace(df['x'].min(), df['x'].max(), 200) 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('Smo...
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(),…
from scipy.interpolate import make_interp_spline 三、定义数据点 假设我们有三个数据点,分别是(x1, y1)、(x2, y2)、(x3, y3)。你可以使用numpy数组来存储这些点: x = np.array([x1, x2, x3]) y = np.array([y1, y2, y3]) 四、生成插值曲线 ...