python 一维二维插值实例一维二维插值实例
主要介绍了python 一维二维插值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一维插值一维插值
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插
值法、分段插值法、样条插值法。
拉格朗日插值多项式：当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式的次数较高，可能出现不一致的收敛情况，而且计算复杂。随
着样点增加，高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。
分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。
样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小
的插值误差，这样就避免了使用高阶多项式所出现的龙格现象，所以样条插值得到了流行。
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#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8 -*-
import numpy as np
from scipy import interpolate
import pylab as pl
x=np.linspace(0,10,11)
#x=[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
y=np.sin(x)
xnew=np.linspace(0,10,101)
pl.plot(x,y,"ro")
for kind in ["nearest","zero","slinear","quadratic","cubic"]:#插值方式
#"nearest","zero"为阶梯插值
#slinear 线性插值
#"quadratic","cubic" 为2阶、3阶B样条曲线插值
f=interpolate.interp1d(x,y,kind=kind)
# ‘slinear', ‘quadratic' and ‘cubic' refer to a spline interpolation of first, second or third order)
ynew=f(xnew)
pl.plot(xnew,ynew,label=str(kind))
pl.legend(loc="lower right")
pl.show()
结果:
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