12. Scipy Tutorial-一元樣條插值

前邊使用過線性插值linear、最鄰近插值nearest以及三次插值cubic，這些插值凸點點多，不夠光滑，本章研究樣條插值spline,實現盡量讓插值函數的曲線顯得更光滑(收斂性)一些。樣條插值是使用一種名為樣條的特殊分段多項式進行插值的形式。由于樣條插值可以使用低階多項式樣條實現較小的插值誤差，這樣就避免了使用高階多項式所出現的龍格現象，所以樣條插值得到了流行。

scipy.interpolate包里提供了兩個函數splev和splrep共同完成(B-樣條:貝茲曲線(又稱貝塞爾曲線))插值，和之前一元插值一步就能完成不同，樣條插值需要兩步完成，第一步先用splrep計算出b樣條曲線的參數tck，第二步在第一步的基礎上用splev計算出各取樣點的插值結果。

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()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的b-spline python_SciPyTutorial-一元B样条插值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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