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,先看看情况: 看上去拟合的跟原先的函数差不多,效果挺理想的是不是,让我们将图片放大,并多设置几个点看看(这里有两个注释掉的代码,不用理...
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。splrep函数用于生成一个样条插值的表示,而splev函数用于计算给定插值表示的值。这种方法更适合进行复杂的插值操作,例如三次样条插值。 interp:interp函数是Numpy库中的一个函数,它提供了一种简单的线性插值方法。它只能进行线性插值,...
样条曲线拟合是一种将离散数据点拟合成平滑曲线的技术。样条曲线由一系列多项式段组成,每个多项式段在相邻数据点之间连续,并且整个曲线具有一定的平滑性。 2. 准备用于样条曲线拟合的Python库 我们需要使用SciPy库中的splrep和splev函数来进行样条曲线拟合。首先,确保你已经安装了SciPy库。如果没有安装,可以使用以下命令进...
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」 ev:evaluation 的缩写,那么 splev 其实用于「在样条上估值」 splrep 和 splev 像是...
在给定以x排序的数据点集时, 应用这种方法和polyft、polyval 一样简单, 此时对应的函数是splrep和splev。 splrep函数参数 参数| 描述 ---|--- x | (有序)x坐标(自变量值) y | (按x排序)y坐标(因变量值) w | 应用到y坐标的权重 xb,xe | 拟合区间,如果设置为None则区间为[x[0],[-1]] ...
问scipy的python插值的splrep/splev返回nanEN插值法在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的...
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」 ...
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,
如果有按照x值排序的一组数据点,那么应用本身也和使用np.polyfit()和np.polyval()函数一样简单。在本例中,它们对应的函数是sci.splrep()和sci.splev()。表11-2列出了sci.splrep()函数的主要参数。 表11-3列出sci.splev()函数的参数。 样条插值在金融学中往往用于估算未包含在原始观测点中的自变量数据点的因...
spl = interpolate.splrep(x, y) xnew = np.linspace(-5, 5, 1000) ynew = interpolate.splev(xnew, spl, der=0) plt.plot(x, y, 'o', label='Original data') plt.plot(xnew, ynew, label='Interpolated curve') plt.xlabel('x') ...