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法律研究使用 SciPy 庫比較“三次”和“線性”1-D 插值
以下 Python 指令碼將使用 SciPy 庫在同一資料上比較“三次”和“線性”插值 −
示例
我們首先生成一些資料，對這些資料進行插值 −
import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d import matplotlib.pyplot as plt A = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True) B = np.cos(-A**2/9.0) print (A, B)
輸出
以上指令碼將在 0 到 4 之間生成以下點 −
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.] [ 1. 0.99383351 0.90284967 0.54030231 -0.20550672 -0.93454613 -0.65364362 0.6683999 0.67640492 -0.91113026 0.11527995]
現在，我們按如下方式繪製這些點 −
plt.plot(A, B, '.') plt.show()
現在，根據固定的資料點，我們需要建立兩個插值函式 - 一個用於“線性”，另一個用於“三次”。讓我們建立它 −
function_interpolate1 = interp1d(A, B, kind = 'linear') function_interpolate2 = interp1d(A, B, kind = 'cubic')
為了更清楚地看出兩種插值之間的差異，我們將使用與舊輸入相同的函式建立一個長度更大的新輸入 −
Anew = np.linspace(0, 10, num=30, endpoint=True) plt.plot(A, B, 'x', Anew, function_interpolate1(Anew), '-', Anew,function_interpolate2(Anew), '--') plt.legend(['data', 'linear', 'cubic'], loc = 'best') plt.show()
更新於：2021 年 11 月 24 日
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