时间:2021-05-22
在用python绘图的时候,经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显,因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理,本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理:
实现所需的库
numpy、scipy、matplotlib
插值法实现
nearest:最邻近插值法
zero:阶梯插值
slinear:线性插值
quadratic、cubic:2、3阶B样条曲线插值
-
拟合和插值的区别
1、插值:简单来说,插值就是根据原有数据进行填充,最后生成的曲线一定过原有点。
2拟合:拟合是通过原有数据,调整曲线系数,使得曲线与已知点集的差别(最小二乘)最小,最后生成的曲线不一定经过原有点。
代码实现
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy import interpolate#设置距离x =np.array([0, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 70, 8, 9,10])#设置相似度y =np.array([0.8579087793827057, 0.8079087793827057, 0.7679087793827057, 0.679087793827057, 0.5579087793827057, 0.4579087793827057, 0.3079087793827057, 0.3009087793827057, 0.2579087793827057, 0.2009087793827057, 0.1999087793827057, 0.1579087793827057, 0.0099087793827057, 0.0079087793827057, 0.0069087793827057, 0.0019087793827057, 0.0000087793827057])#插值法之后的x轴值,表示从0到10间距为0.5的200个数xnew =np.arange(0,10,0.1)#实现函数func = interpolate.interp1d(x,y,kind='cubic')#利用xnew和func函数生成ynew,xnew数量等于ynew数量ynew = func(xnew)# 原始折线plt.plot(x, y, "r", linewidth=1)#平滑处理后曲线plt.plot(xnew,ynew)#设置x,y轴代表意思plt.xlabel("The distance between POI and user(km)")plt.ylabel("probability")#设置标题plt.title("The content similarity of different distance")#设置x,y轴的坐标范围plt.xlim(0,10,8)plt.ylim(0,1)plt.show()绘制后的曲线,红色是未进行平滑处理的折线,蓝色是进行平滑处理之后的曲线
注意事项
1.x, y为原来的数据(少量)
2.xnew为一个数组,条件:x⊆⊆xnew
如:x的最小值为-2.931,最大值为10.312;则xnew的左边界要小于-2.931,右边界要大于10.312。当然也最好注意一下间距,最好小于x中的精度
3.func为函数,里面的参数x、y、kind,x,y就是原数据的x,y,kind为需要指定的方法
4.ynew需要通过xnew数组和func函数来生成,理论上xnew数组内的值越多,生成的曲线越平滑
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
本文实例为大家分享了python使用插值法画出平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下实现所需的库numpy、scipy、matplotlib实现所需的方法
写在最前本次分享一下在canvas中将绘制出来的折线段的棱角“磨平”,也就是通过贝塞尔曲线穿过各个描点来代替原有的折线图。为什么要平滑拟
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
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
学习Python数据分析挖掘实战一书时,在数据预处理阶段,有一节要使用拉格朗日插值法对缺失值补充,代码如下:#-*-coding:utf-8-*-importp