python的SciPy库依赖于NumPy,提供了便捷且快速的N维数组操作。 可以实现像插值,积分,优化,图像处理,特殊函数等等操作,本文介绍python中
实现各种插值法的
scipy.interpolate模块使用介绍。
一、scipy.interpolate介绍
可实现各种插值法的实现
插值,即基于一系列点( x , y ) (x,y)(x,y) 通过一定的算法找到合适的函数来逼近这些点,反映这些点的趋势。在拟合插值函数时,可以通过这个插值函数计算出其他x xx 对应的y yy 值,这就是插值的意思。
#定义函数 x:横坐标列表 y:纵坐标列表 kind:插值方式
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')
二、插值方式
nearest:最邻近插值法
zero:阶梯插值
slinear、linear:线性插值
quadratic、cubic:2、3阶B样条曲线插值
三、使用实例
scipy.interpolate.interp1d类会构建线性插值函数:
from scipy.interpolate import interp1d
linear_interp = interp1d(measured_time, measures)
然后scipy.interpolate.linear_interp实例需要被用来求得感兴趣时间点的值:
computed_time = np.linspace(0, 1, 50)
linear_results = linear_interp(computed_time)
以上就是python中scipy.interpolate模块的使用介绍,希望对大家有所帮助~
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