12. Scipy Tutorial-一元样条插值

前边使用过线性插值linear、最邻近插值nearest以及三次插值cubic,这些插值凸点点多,不够光滑,本章研究样条插值spline,实现尽量让插值函数的曲线显得更光滑(收敛性)一些。样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差,这样就避免了使用高阶多项式所出现的龙格现象,所以样条插值得到了流行。

scipy.interpolate包里提供了两个函数splev和splrep共同完成(B-样条:贝兹曲线(又称贝塞尔曲线))插值,和之前一元插值一步就能完成不同,样条插值需要两步完成,第一步先用splrep计算出b样条曲线的参数tck,第二步在第一步的基础上用splev计算出各取样点的插值结果。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.interpolate import splev, splrep

def f(x):

return x ** 2 + 10 * np.sin(x) + 1

x = np.linspace(0, 10, 20)

y = f(x)

plt.plot(x, y, '*-')

plt.show()

x2 = np.linspace(0, 10, 200)

spl = splrep(x, y, s = 0)

y2 = splev(x2, spl)

plt.plot(x, y, 'o', x2, y2)

plt.show()

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