(1)、函式

y = sin(x)

(2)、資料準備

#資料準備
X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定義樣本點X，從-pi到pi每次間隔1
Y= np.sin(X)#定義樣本點Y，形成sin函式
new_x=np.arange(-np.pi,0.1) #定義差值點

(3)、樣條插值

#進行樣條差值
import scipy.interpolate as spi
 
#進行一階樣條插值
ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #樣本點匯入，生成引數
iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根據觀測點和樣條引數，生成插值
 
#進行三次樣條擬合
ipo3=spi.splrep(X,k=3) #樣本點匯入，生成引數
iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根據觀測點和樣條引數，生成插值

(4)、繪圖

##作圖
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))

ax1.plot(X,'o',label='樣本點')
ax1.plot(new_x,iy1,label='插值點')
ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax1.set_ylabel('指數')
ax1.set_title('線性插值')
ax1.legend()

ax2.plot(X,label='樣本點')
ax2.plot(new_x,iy3,label='插值點')
ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax2.set_ylabel('指數')
ax2.set_title('三次樣條插值')
ax2.legend()

(5)、綜合程式碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號
 
#資料準備
X=np.arange(-np.pi,0.1) #定義差值點
 
#進行樣條差值
import scipy.interpolate as spi
 
#進行一階樣條插值
ipo1=spi.splrep(X,ipo3) #根據觀測點和樣條引數，生成插值

 
 
##作圖
fig,Y.max()+1)
ax2.set_ylabel('指數')
ax2.set_title('三次樣條插值')
ax2.legend()

(6)、結果展示

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。