拉格朗日插值法Python代码

时间: 2024-10-21 18:00:46 浏览: 76
拉格朗日插值法是一种数值分析方法,用于通过给定的数据点构造一条经过所有数据点的多项式。下面是简单的Python代码实现: ```python def lagrange_interpolation(x_data, y_data, x_query): n = len(x_data) l_values = [y_data[i] * product((x_query - x_data[j]) for j in range(n) if j != i) / product(x_data[j] - x_data[i] for j in range(n) if j != i) for i in range(n)] return sum(l_values) # 示例 x_data = [0, 1, 2, 3] y_data = [1, 4, 9, 16] x_query = 2.5 result = lagrange_interpolation(x_data, y_data, x_query) print(f"插值后的值 at {x_query} 是: {result}")
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拉格朗日插值法python代码

以下是拉格朗日插值法的 Python 代码实现: ```python def lagrange_interpolation(x, y, x0): """ :param x: list, 拟合点的 x 坐标 :param y: list, 拟合点的 y 坐标 :param x0: float, 求解的 x 坐标 :return: float, 求解得到的 y 坐标 """ n = len(x) if n != len(y): raise ValueError("x 和 y 的长度不一致") s = 0 for i in range(n): p = 1 for j in range(n): if i != j: p *= (x0 - x[j]) / (x[i] - x[j]) s += y[i] * p return s ``` 使用时,可以将需要拟合的点的 x 坐标和 y 坐标传入函数,以及需要求解的 x 坐标。例如: ```python x = [0, 1, 2, 3] y = [1, 2, 5, 10] x0 = 1.5 result = lagrange_interpolation(x, y, x0) print(result) # 输出 3.5 ``` 这段代码的输出结果是 3.5,即在 x=1.5 时,拉格朗日插值法拟合出的 y 坐标为 3.5。

拉格朗日插值法python代码实现

拉格朗日插值法的Python代码实现可以分为几个步骤。首先,我们需要导入所需的库,例如matplotlib、numpy、pandas和sympy。然后,我们需要定义一个函数来实现拉格朗日插值。在这个函数中,我们需要传入x值和y值的列表作为参数。接下来,我们需要通过遍历x值的列表来计算拉格朗日插值的多项式。具体来说,我们需要使用X和Y两个变量来计算每个项的值,并将它们相乘。然后,我们将这些项相加得到最终的多项式。最后,我们可以使用plot函数将插值多项式绘制成图形。 以下是一个示例的Python代码实现: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sympy import expand from sympy.abc import x def lagrange(xx, y): l = len(y) l_n = 0 for k in range(l): xxx = xx.copy() x_k = xxx[k] xxx.pop(k) l_k = 1 for i in range(len(xxx)): l_k *= (x - xxx[i]) / (x_k -xxx[i]) l_n += y[k * l_k return expand(l_n) # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 获取x和y的值 xx = data['x'] y = data['y'] # 计算插值多项式 lagrange_interpolation_polynomial = lagrange(xx, y) # 打印插值多项式 print("拉格朗日插值多项式为:", lagrange_interpolation_polynomial) # 生成插值函数的曲线 x2 = np.linspace(-1, 4, 100) y1 = [] for i in range(len(x2)): y1.append(lagrange_interpolation_polynomial.subs(x, x2[i])) # 绘制散点图和插值函数曲线 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.scatter(xx, y, c='red') plt.plot(x2, y1, '-') plt.show() ``` 这是一个示例代码,其中包含了数据读取、插值多项式的计算和绘制图形等步骤。你可以根据自己的需求和数据进行相应的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python实现的拉格朗日插值法示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38717156/13770742)[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.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [拉格朗日插值法——python代码实现](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/128278422)[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.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [拉格朗日插值法的Python程序](https://blog.csdn.net/weixin_48615832/article/details/115582544)[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.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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