import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import CubicSpline class Natural_cubic_spline: def __init__(self,x,y): self.x = np.array(x) #n个点的x值 self.y = np.array(y) #n个点的y值 self.h = self.x[1:] - self.x[:-1] #n-1个值 self.dy ...
首先,我们需要导入scipy中的interpolate模块,以及numpy和matplotlib库(如果需要进行可视化)。 python import numpy as np from scipy.interpolate import splrep, splev import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备或生成用于三次样条插值的数据点 我们需要一组x和y坐标的数据点来进行插值。这些数据点可以是从实际数据中...
for method in [ "slinear", "cubic"]: # 插值方式 f = interpolate.interp1d(x0, y0, kind=method) #一维数据的插值运算可以通过方法 interp1d() 完成。kind=method指插值方法 y1 = f(x1)#得到插值结果 plt.subplot(1, 3, i) plt.plot(x1, y1) plt.title(method) i=i+1 plt.subplot(1, 3...
scipy.interpolate.CubicSpline 三次样条数据插值器,用两次连续可微的分段三次多项式插值数据。结果为PPoly类的对象,断点与给定数据匹配。 classscipy.interpolate.CubicSpline(x, y, axis=0, bc_type=‘not-a-knot’, extrapolate=Non) Interpolate data with a piecewise cubic polynomial which is twice continuousl...
下面是一段Python代码,用于实现三次样条插值函数: ```Python import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d #定义x和y数组 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([3, 4, 2, 1, 5]) #定义三次样条插值函数 f = interp1d(x, y, kind='cubic') #定义插值点数组 x...
方法/步骤 1 准备模块和数据点：import numpy as npimport pylab as plfrom scipy import interpolateimport matplotlib.pyplot as p 2 运行一下，可以看到这些数据。3 画出这些数据的图形。p.plot(x, y, '^',color='red',label=u"原始数据")4 用三次样条插值数据x和y。5 画出这个...
在Python中,可以使用SciPy库中的interpolate模块实现三次样条插值。 原理 三次样条插值是将给定的数据点拟合成一组连续的三次函数,使得函数在每个数据点处具有一阶和二阶连续性。这些函数被称为样条函数,它们是由一系列二次和三次多项式组成的。 代码实现 下面是使用SciPy库中的interpolate模块进行三次样条插值的...
下文分别使用Python和MATLAB实现三次样条插值,待插值的函数如下: 2 Python三次样条插值 importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportmatplotlib.pyplotasplt#生成[-10,10]内长度为41的序列x=np.linspace(-10,10,41)y=np.sin(x**3)/np.cos(x**2)#观测数据点ix3=np.linspace(x[0],x[-1],...
from scipy.interpolate import splrep, splev X = [1, 9] Y = [20, 25] new_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 进行三次样条拟合插值 ipo3 = splrep(X, Y, k=2) # 样本点导入,