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  • scipy插值interpolation

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    #
    interp1d表示1维插值
    >>>
    >>> x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
    >>> y = np.cos(-x**2/9.0)
    >>> f = interp1d(x, y)
    >>> f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')
    #
    kind='cubic' 省去kind参数 默认为线性插值
    >>>
    >>> xnew = np.linspace(0, 10, num=41, endpoint=True)
    #xnew表示插值之后,画图,选取的画图点数,再用线将这些点连起来 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> plt.plot(x, y, 'o', xnew, f(xnew), '-', xnew, f2(xnew), '--') >>> plt.legend(['data', 'linear', 'cubic'], loc='best') >>> plt.show()
    ../_images/interpolate-1.png

    插值的方法 通过kind 导入;

    f2 = interp1d(x, y, kind='cubic') 返回一个插值后的函数

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    
    >>>
    >>> x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
    >>> y = np.cos(-x**2/9.0)
    >>> f1 = interp1d(x, y, kind='nearest')
    >>> f2 = interp1d(x, y, kind='previous')
    >>> f3 = interp1d(x, y, kind='next')
    
    >>>
    >>> xnew = np.linspace(0, 10, num=1001, endpoint=True)
    >>> import matplotlib.pyplot as plt
    >>> plt.plot(x, y, 'o')
    >>> plt.plot(xnew, f1(xnew), '-', xnew, f2(xnew), '--', xnew, f3(xnew), ':')
    >>> plt.legend(['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best')
    >>> plt.show()
    
    ../_images/interpolate-2.png
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9083343.html
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