python曲线平滑度计算

要计算 Python 中曲线的平滑度，可以使用不同的方法，其中一种常见的方法是利用滑动窗口平均或者使用平滑曲线拟合算法。

滑动窗口平均方法是将曲线分成若干个窗口，然后在每个窗口中计算数据点的平均值，以此来平滑曲线。这个方法比较简单，可以使用 NumPy 库中的 rolling_mean 函数来实现。

另一种方法是使用平滑曲线拟合算法，常见的算法包括 LOESS（局部加权散点平滑算法）和 Savitzky-Golay 滤波器。这些算法可以通过 SciPy 库中的相应函数来实现。

以下是一个使用滑动窗口平均方法来计算曲线平滑度的示例代码：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

def calculate_smoothness(data, window_size):
    smoothed_data = np.mean(sliding_window_view(data, window_size), axis=1)
    smoothness = np.std(smoothed_data)
    return smoothness

# 示例数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算平滑度
window_size = 3
smoothness = calculate_smoothness(data, window_size)
print("Smoothness:", smoothness)

这个示例代码中，我们定义了一个 calculate_smoothness 函数，它接受原始数据和滑动窗口的大小作为参数。函数内部使用 sliding_window_view 函数将原始数据分成窗口，并计算每个窗口中数据点的平均值。然后，我们计算平均值序列的标准差作为曲线的平滑度。在示例中，我们使用了一个简单的一维数据作为示例，你可以根据自己的数据进行相应的修改。

希望这个示例对你有帮助！