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,生成参数iy3 = splev(new_x, ipo3)#根据观测点和样条参数,生成插值print(iy3) 输出结果 参考:https://vimsky.com/examples/usage/python-scipy.interpolate.splrep.html...
interp1d:interp1d函数来自于Scipy库,它通过线性插值或样条插值来计算给定数据点间的值。它是一个灵活的插值函数,可以通过指定插值方法和边界条件来进行插值。interp1d函数返回一个可调用的插值对象,可以接受新的数据点进行插值。 splrep/splev:splrep/splev函数也来自于Scipy库,它使用样条插值来计算给定数据点间的值。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import BSpline, splrep, splev # Generate np.random.seed(0) n = 300 ts = np.sort(np.random.uniform(0, 5, size=n)) ys = np.sin(ts) + 0.1*np.random.randn(n) # Fit tck = splrep(ts, ys, t=ts[2:-2],...
numpy:python向量运算支持包 scipy:python工程设计工具包(这次我们用的是interpolate()模块) matplotlib:python基础绘图包 接下来就是上代码了: 我导入了三个模块,并且设置了一个非常奇怪的函数作为我拟合的对象,接下来,启用了两个三次样条插值的关键函数splrep()和splev()。我首先将k值设为了1,意思是一次样条插值,...
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。 Scipy是由针对特定任务的子模块组成: 在此之前,我已经写了以下几篇AI基础的快速入门,本篇文章讲解科学计算库Scipy快速入...
在Python中,我们可以借助SciPy库中的UnivariateSpline或interpolate.splrep函数来实现平滑样条曲线。 一、基本概念 平滑样条曲线是一种在拟合数据点时,通过最小化拟合误差与曲线“弯曲度”之间加权和的曲线。这种加权和平衡了数据的拟合精度和曲线的平滑程度。 二、使用SciPy库实现平滑样条 SciPy是一个开源的Python算法库和...
from scipy import interpolate f = interpolate.interp1d(x, y, kind = kind) ynew = f(xnew) 根据kind类型创建interp1d对象f、计算并绘制插值结果: xnew = np.linspace(0, 10, 11) for kind in ['nearest', 'zero','linear','quadratic']: ...
#暂时手动导入数据,下周开始学习自动从EXCEL表读取数据#轮虫-时间importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#进行样条插值importscipy.interpolateasspi plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号#数据准备X=[1,3,5,7,9,11,13...
导入库:我们导入必要的库,包括numpy,matplotlib.pyplot和scipy.interpolate。 定义数据点:我们定义了两个NumPy数组x和y,表示了不同的坐标点。 计算插值参数:通过splrep函数计算三次样条插值的参数。 插值计算:使用splev函数,根据新的x坐标点计算对应的y值。
接下来介绍 scipy.interpolate 里面两大杀器:splrep 和 splev。两个函数名称都是以 spl 开头,全称 spline (样条),可以理解这两个函数都和样条有关。不同的是,两个函数名称以 rep 和 ev 结尾,它们的意思分别是: rep:representation 的缩写,那么 splrep 其实生成的是一个「表示样条的对象」 ...