scipy.interpolate.spline（python中scipy.interpolate模块如何使用？）

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  


  


  


 ，即依据一系列点( x , y ) (x,y)(x,y)通过一定的算法找到一个合适的函数来逼近这些点   
     
     
     ，反映出这些点的走势规律

 




 




 




。当拟合出插值函数后便可用这个插值函数计算其他x xx对应的的y yy值



   




   




   




，这就是插值的意义所在   

   

   

  。

#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：

fromscipy.interpolateimportinterp1d 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)