抛物线插值法python

抛物线插值法是一种常用的数据插值方法，可以用于对一组离散数据进行平滑处理。下面是使用Python实现抛物线插值法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 构造一组离散数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 4, 6, 8])

# 使用抛物线插值法进行插值
f = interp1d(x, y, kind='quadratic')

# 构造插值后的数据点
x_new = np.linspace(1, 5, num=50)
y_new = f(x_new)

# 输出插值后的结果
print(y_new)

相关问题

抛物线插值法 python

抛物线插值法是一种通过已知点来估计函数值的插值方法。在Python中，可以使用Lagrange插值函数实现抛物线插值。

以下是使用抛物线插值法实现抛物线插值的Python代码：

import numpy as np

# 定义Lagrange插值函数
def lagrange_f(x, x1, x2, x3, y1, y2, y3):
    l1 = y1 * (x - x2) * (x - x3) / ((x1 - x2) * (x1 - x3))
    l2 = y2 * (x - x1) * (x - x3) / ((x2 - x1) * (x2 - x3))
    l3 = y3 * (x - x1) * (x - x2) / ((x3 - x1) * (x3 - x2))
    return l1 + l2 + l3

# 给定已知点的坐标
x1 = 0.32
y1 = np.round(np.sin(0.32), 6)
x2 = 0.34
y2 = np.round(np.sin(0.34), 6)
x3 = 0.36
y3 = np.round(np.sin(0.36), 6)

# 计算插值点的函数值
x_ = 0.3367
result = np.round(lagrange_f(0.3367, x1, x2, x3, y1, y2, y3), 6)

# 绘制原图和拟合图
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
new_y = lagrange_f(x, x1, x2, x3, y1, y2, y3)

plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y, 'b')
plt.plot(x, new_y, 'g')
plt.plot(x1, y1, 'r*')
plt.plot(x2, y2, 'r*')
plt.plot(x3, y3, 'r*')
plt.plot(x_, result, 'y*')
plt.show()

抛物线插值法python实现

可以使用Python中的SciPy库来实现抛物线插值法。首先，您需要导入必要的库，并创建需要进行插值的数据点。然后，使用SciPy中的interp1d函数来进行抛物线插值。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16, 25])

# 使用抛物线插值进行插值
f = interp1d(x, y, kind='quadratic')

# 在新的x值上进行插值
new_x = np.linspace(0, 5, 100)
new_y = f(new_x)

在上面的代码中，我们首先创建了一组数据点x和y。然后，我们使用`interp1d`函数创建了一个插值函数`f`，并指定插值的方法为抛物线插值（`kind='quadratic'`）。最后，我们使用插值函数`f`在新的x值上进行插值，并得到新的插值结果`new_y`。