三次样条插值Python

三次样条插值是一种常用的插值方法，可以用于平滑曲线的拟合。在Python中，可以使用SciPy库中的interpolate模块来实现三次样条插值。以下是一个简单的例子：

from scipy import interpolate
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

# 使用三次样条插值拟合曲线
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')

# 生成更密集的数据点
x_new = np.linspace(0,10, 100)
y_new = f(x_new)

# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.plot(x, y, 'o', x_new, y_new, '-')
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一些随机数据，然后使用`interpolate.interp1d`函数进行三次样条插值拟合。最后，我们生成更密集的数据点，并绘制原始数据和拟合曲线。

相关问题

三次样条插值 python

三次样条插值是一种常用的插值方法，可以通过已知的数据点来构建一个连续且平滑的曲线。下面是使用 Python 实现三次样条插值的方法：

首先，我们需要导入必要的库：numpy 和 scipy。

import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline

然后，我们定义一组数据点作为插值的输入。这里以一组简单的数据点为例：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 4, 6, 8])

接下来，我们可以使用 `CubicSpline` 函数来进行三次样条插值。需要注意的是，该函数需要输入数据点的 x 和 y 坐标，以及指定插值区间的边界条件。这里我们选择自然边界条件，即曲线的二阶导数在两个边界处为 0。

cs = CubicSpline(x, y, bc_type='natural')

最后，我们可以使用插值后的函数 `cs` 来计算任意点的函数值。例如，我们可以通过下面的代码计算 x 坐标为 2.5 的点的函数值：

cs(2.5)

完整的代码如下所示：

import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline

# 定义数据点
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 4, 6, 8])

# 进行三次样条插值
cs = CubicSpline(x, y, bc_type='natural')

# 计算插值点的函数值
cs(2.5)

输出结果为：

4.25

三次样条插值python

三次样条插值是一种常用的插值方法，用于在给定的一组数据点上拟合一条平滑的曲线。在Python中，使用Scipy库中的interpolate模块进行三次样条插值。以下是两种不同的代码实现：

方法一：使用Pandas库读取数据

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import interpolate

# 导入数据
file = pd.read_csv('data.txt', sep='\s ', header=None, skiprows=[17], names=['x', 'value'])
data = pd.DataFrame(file)

# 数组切片
x = data['x']  # 取第一列数据
y = data['value']  # 取第二列数据

# 进行样条插值
tck = interpolate.splrep(x, y)
xx = np.linspace(min(x), max(x), 100)
yy = interpolate.splev(xx, tck, der=0)

# 画图
plt.plot(x, y, 'o', xx, yy)
plt.legend(['true', 'Cubic-Spline'])
plt.xlabel('距离(cm)')
plt.ylabel('%')
plt.title('管线仪实测剖面图')

# 保存图片
plt.savefig('out2.png', dpi=600)  # 设置需要保存图片的分辨率
plt.show()

此代码使用Pandas库读取数据，并进行样条插值后绘制图像。

方法二：使用Numpy库读取数据

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
import numpy as np
import matplotlib.font_manager as mpt

zhfont = mpt.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/custom/msyh.ttf')  # 显示中文字体

# 导入数据
file = 'data.txt'
a = np.loadtxt(file)

# 数组切片
x = a[:, 0  # 取第一列数据
y = a[:, 1  # 取第二列数据

# 进行样条插值
tck = interpolate.splrep(x, y)
xx = np.linspace(min(x), max(x), 100)
yy = interpolate.splev(xx, tck, der=0)

# 画图
plt.plot(x, y, 'o', xx, yy)
plt.legend(['true', 'Cubic-Spline'])
plt.xlabel('距离(cm)', fontproperties=zhfont)  # 注意后面的字体属性
plt.ylabel('%')
plt.title('管线仪实测剖面图', fontproperties=zhfont)

# 保存图片
plt.savefig('out.jpg')
plt.show()

此代码使用Numpy库读取数据，并进行样条插值后绘制图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python三次样条插值](https://blog.csdn.net/qq_41365597/article/details/90676249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.239^v12^insert_chatgpt"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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