(1)、函数

y = sin(x)

(2)、数据准备

#数据准备X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X，从-pi到pi每次间隔1Y= np.sin(X)#定义样本点Y，形成sin函数new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定义差值点

(3)、样条插值

#进行样条差值import scipy.interpolate as spi #进行一阶样条插值ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #样本点导入，生成参数iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根据观测点和样条参数，生成插值 #进行三次样条拟合ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #样本点导入，生成参数iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根据观测点和样条参数，生成插值

(4)、绘图

##作图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(X,Y,'o',label='样本点')ax1.plot(new_x,iy1,label='插值点')ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)ax1.set_ylabel('指数')ax1.set_title('线性插值')ax1.legend()ax2.plot(X,Y,'o',label='样本点')ax2.plot(new_x,iy3,label='插值点')ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)ax2.set_ylabel('指数')ax2.set_title('三次样条插值')ax2.legend()

(5)、综合代码

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #数据准备X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定义样本点X，从-pi到pi每次间隔1Y= np.sin(X)#定义样本点Y，形成sin函数new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定义差值点 #进行样条差值import scipy.interpolate as spi #进行一阶样条插值ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #样本点导入，生成参数iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根据观测点和样条参数，生成插值 #进行三次样条拟合ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #样本点导入，生成参数iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根据观测点和样条参数，生成插值 ##作图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(X,Y,'o',label='样本点')ax1.plot(new_x,iy1,label='插值点')ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)ax1.set_ylabel('指数')ax1.set_title('线性插值')ax1.legend()ax2.plot(X,Y,'o',label='样本点')ax2.plot(new_x,iy3,label='插值点')ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)ax2.set_ylabel('指数')ax2.set_title('三次样条插值')ax2.legend()

(6)、结果展示

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。