时间:2021-05-22
具体代码如下所示:
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom scipy.interpolate import interp1dx=np.linspace(0,10*np.pi,num=20)y=np.sin(x)f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值x_pred=np.linspace(0,10*np.pi,num=1000)y1=f1(x_pred)y2=f2(x_pred)plt.figure()plt.plot(x_pred,y1,'r',label='linear')plt.plot(x,f1(x),'b--','origin')plt.legend()plt.show()plt.figure()plt.plot(x_pred,y2,'b--',label='cubic')plt.legend()plt.show()总结
以上所述是小编给大家介绍的python中的插值 scipy-interp的实现代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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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
使用Python进行插值非常方便,可以直接使用scipy中的interpolateimportnumpyasnpx1=np.linspace(1,4096,10
本文实例为大家分享了python样条插值的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下importnumpyasnpimportpandasaspdimportmat
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~importnumpyasnp#从scipy库中导入插值需要的方法interpolatefromscipyimporti
本文实例讲述了Python使用scipy模块实现一维卷积运算。分享给大家供大家参考,具体如下:一介绍signal模块包含大量滤波函数、B样条插值算法等等。下面的