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法律研究如何使用 SciPy 庫實現“三次”1-D 插值？
要使用 SciPy 實現“三次”1-D 插值，我們需要在 scipy.interpolate.interp1d 類的“kind”引數中將插值型別指定為“三次”。讓我們看以下示例來理解它 -
示例
首先我們生成一些資料，然後對其進行插值 -
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
以上指令碼將生成 0 到 4 之間的以下點 -
[ 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，讓我們按如下方式繪製這些點-
plt.plot(A, B, '.') plt.show()
現在，我們需要基於固定資料點建立一個插值函式。讓我們建立它 -
function_interpolate = interp1d(A, B, kind = 'cubic') #providing ‘cubic’ in the parameter ‘kind’.
為了清楚地看到插值的差異，我們將使用與舊輸入相同的函式建立一個新輸入，其長度更大 -
Anew = np.linspace(0, 10, num=30, endpoint=True) plt.plot(A, B, '.', Anew, function_interpolate(Anew), '--') plt.legend(['data', 'cubic'], loc = 'best') plt.show()
更新於： 2021-11-24
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