这篇文章主要介绍了Python实现线性插值和三次样条插值的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
(1)、函数
y = sin(x)
(2)、数据准备
#数据准备 X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X,从-pi到pi每次间隔1 Y= np.sin(X)#定义样本点Y,形成sin函数 new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定义差值点
(3)、样条插值
#进行样条差值 import scipy.interpolate as spi #进行一阶样条插值 ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #样本点导入,生成参数 iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根据观测点和样条参数,生成插值 #进行三次样条拟合 ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #样本点导入,生成参数 iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根据观测点和样条参数,生成插值
(4)、绘图
##作图 fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12)) ax1.plot(X,Y,'o',label='样本点') ax1.plot(new_x,iy1,label='插值点') ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1) ax1.set_ylabel('指数') ax1.set_title('线性插值') ax1.legend() ax2.plot(X,Y,'o',label='样本点') ax2.plot(new_x,iy3,label='插值点') ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1) ax2.set_ylabel('指数') ax2.set_title('三次样条插值') ax2.legend()
(5)、综合代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X,从-pi到pi每次间隔1 Y= np.sin(X)