b样条曲线拟合 绘制原数据和拟合曲线并保存权值 python

可以使用Python中的SciPy库进行B样条曲线的拟合和绘制，示例代码如下：

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

# 原始数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = np.array([1.2, 1.9, 3.1, 4.2, 5.1, 6.2])

# 定义B样条曲线阶数为3
k = 3
# 确定B样条曲线节点
t, c, k = BSpline.splrep(x, y, k=k)
# 构造B样条曲线函数
bspline = BSpline(t, c, k)

# 绘制原始数据和B样条曲线拟合结果
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'bo', label='原始数据')
ax.plot(x, bspline(x), 'r-', lw=2, alpha=0.7, label='B样条曲线拟合结果')
ax.legend(loc='best')
ax.grid(True)
plt.show()

# 保存B样条曲线权值
np.savez('bspline_weights.npz', t=t, c=c, k=k)

以上代码中，我们首先使用`BSpline.splrep()`函数确定B样条曲线节点并拟合出B样条曲线函数，然后使用Matplotlib库绘制出原始数据和拟合结果，并最后使用`np.savez()`函数将B样条曲线权值保存到文件中。你可以将`x`和`y`替换为自己的数据进行拟合，并根据需要修改B样条曲线的阶数，保存文件的名称和路径等参数。