python三样条插值

三样条插值是一种常用的数值计算方法，可以根据给定的点来拟合出相应的函数。在Python中，可以使用scipy库的interpolate模块来实现三样条插值。下面是两种不同的方法可以实现三样条插值：

方法一：使用np.loadtxt()方法读取数据，然后使用scipy.interpolate模块进行插值计算。代码示例如下：

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

# 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)')
plt.ylabel('%')
plt.title('管线仪实测剖面图')

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

方法二：使用Pandas库的read_csv()方法读取数据，然后使用scipy.interpolate模块进行插值计算。代码示例如下：

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)
plt.show()

以上两种方法都可以实现三样条插值，并根据给定的数据绘制出插值曲线。具体选择哪种方法取决于你所使用的数据格式和库的偏好。