make_interp_spline

时间: 2023-04-27 22:04:35 浏览: 158
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1_interp1函数spline_interp1_lsqcurvefit_lsqnonlin_list46y_

make_interp_spline 是一个 python 函数，它用于在给定数据点上构建插值样条曲线。它接受三个参数：x，y 和 k，分别表示横坐标，纵坐标和样条次数。它返回一个 scipy.interpolate.BSpline 对象，可以用来求解插值结果。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from scipy.interpolate import make_interp_spline from pylab import *#支持中文 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' # 将x周的刻度线方向设置向内 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' # 将y轴的刻度方向设置向内 data = pd.read_csv("D:\OneDrive\桌面\工作簿1.csv") x = data.loc[:, 'x'] y = data.loc[:, 'y'] x_smooth = np.linspace(x.min(),x.max(), 200) y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth) #将数据平滑处理 plt.xlabel('λ', size=12) plt.ylabel('A', size=12) plt.plot(x_smooth,y_smooth,c='red') #绘制曲线图 plt.show() 写出该段代码的设计思路

1. 首先导入所需要的库，包括matplotlib、pandas、numpy和scipy.interpolate中的make_interp_spline函数。 2. 设置中文支持和刻度方向。 3. 读取CSV文件中的数据，将x和y轴的数据分别存储到变量x和y中。 4. 通过...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[38], line 35 32 a11 = (B2[0, 2] - B2[0, 1]) / 500 33 for i2 in np.arange(B7[0, 1], B7[0, 2] + a11, a11): ---> 35 f = interp1d(B7[0, :], B7[1, :], kind='cubic') 36 a12 = f(i2) 37 a13 = a12 File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1368, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1365 nt = t.size - k - 1 1367 if nt - n != nleft + nright: -> 1368 raise ValueError("The number of derivatives at boundaries does not " 1369 "match: expected %s, got %s+%s" % (nt-n, nleft, nright)) 1371 # bail out if the y array is zero-sized 1372 if y.size == 0: ValueError: The number of derivatives at boundaries does not match: expected 1, got 0+0怎么修改写出代码

这个错误通常是由于插值函数的参数设置不正确导致的。...# 如果仍然出现问题，可以尝试使用 make_interp_spline 函数替代 interp1d spl = make_interp_spline(B7[0, :], B7[1, :], k=3) f = spl.__call__

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 31 29 a11 = (B2[0, 2] - B2[0, 1]) / 500 30 for i2 in np.arange(B2[0, 1], B2[0, 2] + a11, a11): ---> 31 f = interpolate.interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='cubic') 32 a12 = f(i2) 33 a13 = a12 File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1368, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1365 nt = t.size - k - 1 1367 if nt - n != nleft + nright: -> 1368 raise ValueError("The number of derivatives at boundaries does not " 1369 "match: expected %s, got %s+%s" % (nt-n, nleft, nright)) 1371 # bail out if the y array is zero-sized 1372 if y.size == 0: ValueError: The number of derivatives at boundaries does not match: expected 1, got 0+0怎么修改，写出代码

具体来说，是在使用 interpolate.interp1d() 函数时，传入的数据不符合要求导数值的约束条件。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1. 检查输入的数据是否满足插值条件。比如，对于三次样条插值，要求...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 31 28 a11 = (B2[0, 2] - B2[0, 1]) / 500 29 for i2 in np.arange(B2[0, 1], B2[0, 2] + a11, a11): ---> 31 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='quadratic') 32 a12 = f(i2) 33 a13 = a12 File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1293, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1290 raise ValueError('Shapes of x {} and y {} are incompatible' 1291 .format(x.shape, y.shape)) 1292 if np.any(x[1:] == x[:-1]): -> 1293 raise ValueError("Expect x to not have duplicates") 1294 if x.ndim != 1 or np.any(x[1:] < x[:-1]): 1295 raise ValueError("Expect x to be a 1D strictly increasing sequence.") ValueError: Expect x to not have duplicates怎么修改，写出代码

from scipy.interpolate import interp1d # 原始数据 B2 = np.array([[0, 100, 200, 300, 400, 500], [0.3, 0.5, 0.7, 1.0, 1.3, 1.5]]) # 删除 x 中的重复项 x = np.unique(B2[0, :]) y = B2[1, :] # 进行插值 f...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 72 68 B3[a2 - 1, 9] = np.min(B6[0, :]) 69 B3[a2 - 1, 10] = np.max(B6[0, :]) ---> 72 f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='cubic') 73 xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0]) 74 yy = f(xx) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1293, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1290 raise ValueError('Shapes of x {} and y {} are incompatible' 1291 .format(x.shape, y.shape)) 1292 if np.any(x[1:] == x[:-1]): -> 1293 raise ValueError("Expect x to not have duplicates") 1294 if x.ndim != 1 or np.any(x[1:] < x[:-1]): 1295 raise ValueError("Expect x to be a 1D strictly increasing sequence.") ValueError: Expect x to not have duplicates该怎么修改

这个错误是因为你的输入 x 中有重复的值，而 interp1d 函数不能处理这种情况。解决方法是将重复的值删除或修改。你可以使用 np.unique 函数来删除重复的值，例如： python B6_unique, indices = np.unique...

ImportError: cannot import name 'spline' from 'scipy.interpolate' (D:\anaconda\envs\yiting\lib\site-packages\scipy\interpolate\__init__.py)

综上所述，你可以尝试使用make_interp_spline函数来解决这个错误，或者尝试直接导入make_interp_spline函数，或者升级scipy库到最新版本。希望这些方法能够帮助你解决问题。<span class="em">1</span><span class=...

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from scipy.interpolate import make_interp_spline # 生成随机数据 Size = 30 x = np.arange(Size) y = np.random.randint(1, Size, Size) # 平滑前 plt.plot(x, y, 'r') plt.show() # 平滑处理后 x_smooth = np...

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from scipy.interpolate import make_interp_spline # 生成随机数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 使用make_interp_spline函数生成光滑曲线 spl = make_interp_...

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from scipy.interpolate import make_interp_spline 2. 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) 3. 生成平滑曲线 x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 300) spl = make_interp_...
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