python分段线性插值_Python实现分段线性插值

本文实例为大家分享了Python实现分段线性插值的具体代码，供大家参考，具体内容如下

函数：

算法

这个算法不算难。甚至可以说是非常简陋。但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点。主要体现在分段上。

图像效果

代码

import numpy as np

from sympy import *

import matplotlib.pyplot as plt

def f(x):

return 1 / (1 + x ** 2)

def cal(begin, end):

by = f(begin)

ey = f(end)

I = (n - end) / (begin - end) * by + (n - begin) / (end - begin) * ey

return I

def calnf(x):

nf = []

for i in range(len(x) - 1):

nf.append(cal(x[i], x[i + 1]))

return nf

def calf(f, x):

y = []

for i in x:

y.append(f.subs(n, i))

return y

def nfSub(x, nf):

tempx = np.array(range(11)) - 5

dx = []

for i in range(10):

labelx = []

for j in range(len(x)):

if x[j] >= tempx[i] and x[j] < tempx[i + 1]:

labelx.append(x[j])

elif i == 9 and x[j] >= tempx[i] and x[j] <= tempx[i + 1]:

labelx.append(x[j])

dx = dx + calf(nf[i], labelx)

return np.array(dx)

def draw(nf):

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = np.linspace(-5, 5, 101)

y = f(x)

Ly = nfSub(x, nf)

plt.plot(x, y, label='原函数')

plt.plot(x, Ly, label='分段线性插值函数')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.legend()

plt.savefig('1.png')

plt.show()

def lossCal(nf):

x = np.linspace(-5, 5, 101)

y = f(x)

Ly = nfSub(x, nf)

Ly = np.array(Ly)

temp = Ly - y

temp = abs(temp)

print(temp.mean())

if __name__ == '__main__':

x = np.array(range(11)) - 5

y = f(x)

n, m = symbols('n m')

init_printing(use_unicode=True)

nf = calnf(x)

draw(nf)

lossCal(nf)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持易采站长站。

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