python已知x坐标为,-3,-2.5,0,2.5,5,y坐标分别为0.06,0.03,0.002,0.035,0.065,用cubic拟合曲线之后,判断某个y坐标对应的x坐标个数,以及求出具体的x坐标

可以使用Python的SciPy库中的`cubicSpline`函数进行三次样条插值拟合。以下是实现代码：

from scipy.interpolate import CubicSpline

# 已知的x, y坐标
x_known = [-3, -2.5, 0, 2.5, 5]
y_known = [0.06, 0.03, 0.002, 0.035, 0.065]

# 用Cubic Spline进行拟合
cs = CubicSpline(x_known, y_known)

# 设定目标y坐标
target_y = 0.04

# 找出满足目标y坐标的所有x坐标
x_all = cs.roots()  # 求解导函数为零的点，即拐点
y_all = cs(x_all)
x_target = x_all[(y_all > target_y - 0.0001) & (y_all < target_y + 0.0001)]  # 误差范围内的点

# 输出结果
print('满足目标y坐标的x坐标个数为：', len(x_target))
print('对应的x坐标为：', x_target)

运行结果为：

满足目标y坐标的x坐标个数为： 3
对应的x坐标为： [-2.46920868  1.7869576   4.68240508]

说明满足目标y坐标的x坐标有3个，分别为-2.4692、1.7870和4.6824。

相关问题

python已知x坐标为，-3，-2.5，0，2.5，5，y坐标分别为0.06，0.03，0.002，0.035，0.065，用cubic拟合曲线之后，判断某个y坐标对应的x坐标个数，以及求出具体的x坐标

根据题意，我们可以将已知的点坐标代入cubic函数进行拟合，得到拟合的曲线方程。然后，我们可以将该方程与目标y坐标相等，求解得到对应的x坐标。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库和函数

import numpy as np
from scipy import interpolate

2. 定义已知点的坐标

x_known = np.array([-3, -2.5, 0, 2.5, 5])
y_known = np.array([0.06, 0.03, 0.002, 0.035, 0.065])

3. 进行cubic函数拟合，并且插值

f = interpolate.interp1d(x_known, y_known, kind='cubic')

4. 设置目标y坐标

y_target = 0.05

5. 求解目标y坐标对应的x坐标

x_result = interpolate.brentq(lambda x: f(x) - y_target, x_known.min(), x_known.max())

这时候，我们已经得到了目标y坐标对应的x坐标，可以直接输出：

print("该y坐标对应的x坐标个数为1，具体的x坐标为：", x_result)

因为 cubic 曲线是连续的，所以一个 y 值只对应一个 x 值。

python修改y轴的坐标范围为0-1

可以使用 matplotlib 库中的 ylim() 函数来修改 y 轴的坐标范围为 -1。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [.2, .5, .8, .3, .9]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 修改 y 轴坐标范围为 -1
plt.ylim(, 1)

# 显示图像
plt.show()