matplotlib圆滑曲线

以下是使用matplotlib.pyplot画圆滑曲线的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal

# 原始数据
list0 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 平滑处理后的数据
tmp = scipy.signal.savgol_filter(list0, 5, 3)

# 画图
plt.plot(tmp, label='拟合曲线', color='r')
plt.plot(list0, label='原始数据')
plt.legend()
plt.show()

其中，`scipy.signal.savgol_filter`函数用于对原始数据进行平滑处理，第一个参数为原始数据，第二个参数为窗口大小，第三个参数为多项式拟合的阶数。在画图时，使用`plt.plot`函数分别画出平滑处理后的数据和原始数据，并使用`plt.legend()`函数添加图例。

相关问题

我有路面txt点云文件，需要先提取边界，然后对边界线形进行3次样条拟合得到圆滑曲线，求代码

可以使用Python中的NumPy，SciPy和scikit-learn库来完成这个任务。

首先，我们需要读取点云数据，并使用Convex Hull算法提取边界。代码如下：

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull

# 读取点云数据
data = np.loadtxt('points.txt')

# 使用Convex Hull算法提取边界
hull = ConvexHull(data)
boundary_points = data[hull.vertices]

接下来，我们需要对边界线形进行3次样条拟合。这里我们可以使用scikit-learn库中的`make_interp_spline`函数。代码如下：

from scipy.interpolate import make_interp_spline

# 对边界线形进行3次样条拟合
spline = make_interp_spline(boundary_points[:, 0], boundary_points[:, 1], k=3)
x_smooth = np.linspace(boundary_points[:, 0].min(), boundary_points[:, 0].max(), 200)
y_smooth = spline(x_smooth)

最后，我们可以使用Matplotlib库将点云数据和拟合曲线可视化。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化点云数据和拟合曲线
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=1)
plt.plot(x_smooth, y_smooth, color='red')
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取点云数据
data = np.loadtxt('points.txt')

# 使用Convex Hull算法提取边界
hull = ConvexHull(data)
boundary_points = data[hull.vertices]

# 对边界线形进行3次样条拟合
spline = make_interp_spline(boundary_points[:, 0], boundary_points[:, 1], k=3)
x_smooth = np.linspace(boundary_points[:, 0].min(), boundary_points[:, 0].max(), 200)
y_smooth = spline(x_smooth)

# 可视化点云数据和拟合曲线
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=1)
plt.plot(x_smooth, y_smooth, color='red')
plt.show()

注意，这里使用的是Convex Hull算法提取边界，如果你的数据不适用于Convex Hull算法，可能需要使用其他算法来提取边界。

我有路面txt点云文件，需要先提取路面点云边界，然后对边界线形进行3次样条拟合得到圆滑曲线，求代码

可以使用Python中的NumPy、Scipy和scikit-learn库来完成这个任务。

首先，需要读取点云数据，然后使用一些滤波算法（如高斯滤波、离群点去除等）来提取路面点云。这里我们可以使用scikit-learn库中的`RANSAC`算法来拟合平面，并将点云数据投影到平面上。代码如下：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor

# 读取点云数据
data = np.loadtxt('points.txt')

# 使用RANSAC算法拟合平面
model = RANSACRegressor()
model.fit(data[:, :2], data[:, 2])
inliers = model.inlier_mask_
outliers = np.logical_not(inliers)

# 将点云数据投影到平面上
coefficients = np.append(model.estimator_.coef_, model.estimator_.intercept_)
plane = np.dot(np.append(data[:, :2], np.ones((data.shape[0], 1)), axis=1), coefficients)
data_projected = data - np.append(data[:, :2], plane.reshape(-1, 1), axis=1)

接下来，我们需要使用Convex Hull算法提取路面点云的边界。代码如下：

from scipy.spatial import ConvexHull

# 使用Convex Hull算法提取路面点云的边界
hull = ConvexHull(data_projected[:, :2])
boundary_points = data_projected[hull.vertices]

接下来，我们可以使用scikit-learn库中的`make_interp_spline`函数对边界线形进行3次样条拟合。代码如下：

from scipy.interpolate import make_interp_spline

# 对边界线形进行3次样条拟合
spline = make_interp_spline(boundary_points[:, 0], boundary_points[:, 1], k=3)
x_smooth = np.linspace(boundary_points[:, 0].min(), boundary_points[:, 0].max(), 200)
y_smooth = spline(x_smooth)

最后，我们可以使用Matplotlib库将点云数据和拟合曲线可视化。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化点云数据和拟合曲线
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')
ax.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], s=1)
ax.plot(x_smooth, y_smooth, color='red')
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor
from scipy.spatial import ConvexHull
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取点云数据
data = np.loadtxt('points.txt')

# 使用RANSAC算法拟合平面
model = RANSACRegressor()
model.fit(data[:, :2], data[:, 2])
inliers = model.inlier_mask_
outliers = np.logical_not(inliers)

# 将点云数据投影到平面上
coefficients = np.append(model.estimator_.coef_, model.estimator_.intercept_)
plane = np.dot(np.append(data[:, :2], np.ones((data.shape[0], 1)), axis=1), coefficients)
data_projected = data - np.append(data[:, :2], plane.reshape(-1, 1), axis=1)

# 使用Convex Hull算法提取路面点云的边界
hull = ConvexHull(data_projected[:, :2])
boundary_points = data_projected[hull.vertices]

# 对边界线形进行3次样条拟合
spline = make_interp_spline(boundary_points[:, 0], boundary_points[:, 1], k=3)
x_smooth = np.linspace(boundary_points[:, 0].min(), boundary_points[:, 0].max(), 200)
y_smooth = spline(x_smooth)

# 可视化点云数据和拟合曲线
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')
ax.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], s=1)
ax.plot(x_smooth, y_smooth, color='red')
plt.show()

注意，这里使用的是Convex Hull算法提取边界，如果你的数据不适用于Convex Hull算法，可能需要使用其他算法来提取边界。