在下述代码的前提下,续写一段可以对重新拟合的散点图,进行平面拟合,获取三角网格图,并用一个关于x=30,de
时间: 2024-10-18 11:08:07 浏览: 12
在Python的matplotlib和numpy库中,我们可以使用`polyfit`函数来进行数据的平面拟合,然后利用`triangulation`模块创建三角网格图。假设我们有如下的数据:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
# 假设已有数据点 x, y
x = np.array([...]) # 输入的x坐标值
y = np.array([...]) # 输入的y坐标值
# 平面拟合,这里我们假设是一次多项式拟合(线性拟合)
degree = 1
coeffs = np.polyfit(x, y, degree)
# 拟合后的函数
fitted_line = np.poly1d(coeffs)
# 计算新的点 x=30 的y值
x_new = 30
y_new = fitted_line(x_new)
# 绘制原数据点
plt.scatter(x, y, label='Original Data')
# 新增点作为参考
plt.plot(x_new, y_new, 'o', color='red', label=f'x={x_new}')
# 进行三角形网格拟合
grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x):max(x):100j, min(y):max(y):100j] # 创建网格
grid_z = griddata((x, y), y, (grid_x, grid_y)) # 将原始数据插值到网格上
# 绘制网格图
plt.tricontourf(grid_x, grid_y, grid_z, cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Fitted Surface')
# 添加标题和标签
plt.title('Plane Fit and Triangular Grid for Re-fit Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
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