SciPy 插值2025年3月17日 | 阅读 3 分钟 插值定义为在一条线或曲线上找到两点之间的值。单词的第一部分是 "inter"，意思是 "进入"，这表明我们要在数据内部查找。换句话说，"在精确的数据点之间估计中间值称为插值"。插值在统计学、科学和商业中非常有用，或者当需要预测存在于两个现有数据点之间的值时。 让我们看一下如何使用 scipy.interpolation 包进行插值。 它将以数组的形式给出以下输出。np.linspace() 函数返回给定数字之间的间隔。 输出 [0. 0.55555556 1.11111111 1.66666667 2.22222222 2.77777778 3.33333333 3.88888889 4.44444444 5.] [-0.65364362 -0.57246439 -0.29634775 0.21191783 0.80382736 0.95857746 0.14971294 -0.92731369 -0.39972072 0.97296947] 我们可以将这些数组绘制为空间中点的二维，让我们考虑以下示例 输出  一维插值通过使用上述数据，创建一个插值函数并绘制一个新的插值图。 输出  在上面的程序中，我们创建了两个函数 fun1 和 fun2。变量 x 包含样本点，变量 y 包含对应的值。第三个变量 kind 代表插值技术的类型。插值有多种方法。这些方法如下所示：
样条插值样条是一种用于通过指定的一组点生成平滑曲线的柔性条带。样条插值需要两个基本步骤。在第一步中，计算曲线的样条表示，在第二步中，在所需点处评估样条。  有两种方法可以表示曲线。首先，使用直接样条方法，使用函数 splrep() 在二维平面中找到曲线的样条表示。默认的样条阶数为三次，但可以使用输入关键字 k 进行更改。 splprep() 允许我们以 N 维空间 参数化 定义曲线。关键字参数用于指定在样条拟合期间要执行的平滑量。 标准输出是一个三元组 (t,c,k)，其中 t 代表节点，c 代表系数，k 代表样条的阶数。 单变量样条scipy.interpolate 提供了 UnivariateSpline 类，这是一种基于固定数据点创建函数的合适方法。语法如下所示： 参数- w- 它指定用于样条拟合的权重。它必须是正数。 s- 它通过指定平滑条件来指定结（点）的数量。 k- 它表示平滑样条的度数。必须是 k<= 5。默认情况下，k = 3，即三次样条。
让我们看下面的例子 输出  下一个主题SciPy 输入和输出 |
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