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，它可以通过一个函数的一些已知值来计算该函数在其他输入值上的近似值。在Python中，可以使用SciPy库的interpolate子库的CubicSpline类实现三次样条插值。通过使用CubicSpline类的构造函数来创建一个三次样条插值函数，然后可以使用该函数的__call__方法来计算需要近似的输入值所对应的输出值。具体实现细节可以参考SciPy的官方文档。

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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