python 画数据的平滑曲线
时间: 2023-05-19 12:03:06 浏览: 77
可以使用 matplotlib 库中的 smooth_curve() 函数来画数据的平滑曲线。具体代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 画原始数据
plt.plot(x, y, label='Raw Data')
# 画平滑曲线
from scipy.interpolate import make_interp_spline
x_new = np.linspace(0, 10, 300)
spl = make_interp_spline(x, y, k=3)
y_smooth = spl(x_new)
plt.plot(x_new, y_smooth, label='Smooth Curve')
# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Smooth Curve of Raw Data')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码会生成一张包含原始数据和平滑曲线的图像。
相关问题
python怎么画平滑曲线_python使用插值法画出平滑曲线
要在 Python 中画出平滑曲线,可以使用插值法来实现。插值法是通过已知数据点之间的插值计算来获得新数据点的过程。在 Python 中,可以使用 scipy 库中的 interpolate 模块进行插值计算。以下是一个简单的示例代码,演示如何在 Python 中使用插值法来画出平滑曲线:
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据点
x = np.linspace(0, 10, num=20)
y = np.sin(x)
# 定义插值函数
f = interp1d(x, y, kind='cubic')
# 生成新数据点
x_new = np.linspace(0, 10, num=100)
y_new = f(x_new)
# 绘制原始数据点和平滑曲线
plt.plot(x, y, 'o', x_new, y_new, '-')
plt.show()
```
在这个示例代码中,首先生成了一组随机数据点,然后使用 `interp1d()` 函数定义了一个插值函数,这里使用的是三次样条插值。接着,使用 `linspace()` 函数生成了一组新的数据点,并使用插值函数计算出了这些新数据点的值。最后,使用 `plot()` 函数将原始数据点和平滑曲线绘制出来,可以看到曲线已经被平滑处理过了。
python 点的平滑曲线连接
在 Python 中,可以使用 matplotlib 库中的 plot 函数来绘制平滑曲线。具体实现方法如下:
1. 导入 matplotlib.pyplot 库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 准备数据
```python
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 5, 2, 6, 1]
```
3. 绘制平滑曲线
```python
# 生成平滑曲线的数据
t = np.arange(0, 5, 0.01)
s = scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')(t)
# 绘制散点图和平滑曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(t, s)
# 显示图形
plt.show()
```
解释一下上述代码:
- 使用 `numpy` 库中的 `arange` 函数生成平滑曲线的横坐标数据 `t`,间隔为 `0.01`。
- 使用 `scipy` 库中的 `interp1d` 函数生成平滑曲线的纵坐标数据 `s`,使用 `cubic` 插值方式。
- 使用 `matplotlib.pyplot` 库中的 `scatter` 函数绘制散点图。
- 使用 `matplotlib.pyplot` 库中的 `plot` 函数绘制平滑曲线。
- 使用 `matplotlib.pyplot` 库中的 `show` 函数显示图形。
运行上述代码,即可得到一条平滑曲线连接散点的图形。