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python用插值法繪制平滑曲線

 更新時(shí)間：2021年02月19日 11:29:23   作者：KEE_HA  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python用插值法繪制平滑曲線，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了python用插值法繪制平滑曲線的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

原圖：

平滑處理后：

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

# 1. 隨機(jī)構(gòu)造數(shù)據(jù)
import numpy as np
x = range(10)
y = np.random.randint(10,size=10)

# 2. 繪制原圖
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # jupyter notebook顯示繪圖
from scipy.interpolate import spline # 借助scipy庫
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 3. 繪制平滑曲線
from scipy.interpolate import spline
 # 插值法，50表示插值個(gè)數(shù)，個(gè)數(shù)>=實(shí)際數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，一般來說差值個(gè)數(shù)越多，曲線越平滑
x_new = np.linspace(min(x),max(x),50) 

y_smooth = spline(x, y, x_new)

plt.plot(x_new, y_smooth)

plt.show()

以上經(jīng)過平滑后的曲線可能和原圖差距很大，這個(gè)主要看數(shù)據(jù)本身的規(guī)律性。如果數(shù)據(jù)本身比較雜亂無章，如下：

則平滑后為：

平滑后曲線和原圖還是差得很遠(yuǎn)的，因此該方法慎用，不是萬能的。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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