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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