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引言一、使用 `scipy.ndimage.gaussian_filter1d()` 高斯核类绘制平滑曲线二、使用 `scipy.interpolate.make_interp_spline()` 样条插值类绘制平滑曲线三、使用 `scipy.interpolate.interp1d` 插值类绘制平滑曲线引言
使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d()高斯核类绘制平滑曲线使用scipy.interpolate.make_interp_spline()样条插值类绘制平滑曲线使用scipy.interpolate.interp1d插值类绘制平滑曲线本教程解释了如何使用Scipy和Matplotlib包中的模块从给定坐标绘制一条平滑的曲线。
默认情况下，matplotlib.pyplot.plot()函数是通过将数据中相邻的两个点用直线连接起来产生曲线，因此matplotlib.pyplot.plot()函数对于少量的数据点并不能产生平滑曲线。
为了绘制一条平滑曲线，我们首先要对曲线拟合一条曲线，并利用曲线找到 x 值对应的 y 值，并以无限小的空隙分开。最后，我们通过绘制那些间隙很小的点，得到一条平滑曲线
一、使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d()高斯核类绘制平滑曲线
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from scipy.ndimage import gaussian_filter1dx=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])y_smoothed = gaussian_filter1d(y, sigma=5)plt.plot(x, y_smoothed)plt.title("Spline Curve Using the Gaussian Smoothing")plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.show()
输出
sigma 参数代表高斯核的标准差，增加sigma的值会得到更平滑的曲线。
二、使用scipy.interpolate.make_interp_spline()样条插值类绘制平滑曲线
import numpy as npfrom scipy.interpolate import make_interp_splineimport matplotlib.pyplot as plt x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])model=make_interp_spline(x, y)xs=np.linspace(1,7,500)ys=model(xs)plt.plot(xs, ys)plt.title("Smooth Spline Curve")plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.show()
输出
它通过使用scipy.interpolate.make_interp_spline()首先确定花键曲线的系数，绘制出一条平滑的花键曲线。我们用给定的数据来估计花样曲线的系数，然后用系数来确定间隔紧密的x 值的y 值，使曲线平滑。绘制曲线需要沿 X 轴 1 到 7 之间间隔相等的500。
三、使用scipy.interpolate.interp1d插值类绘制平滑曲线
import numpy as npfrom scipy.interpolate import interp1dimport matplotlib.pyplot as plt x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])cubic_interploation_model=interp1d(x,y,kind="cubic")xs=np.linspace(1,7,500)ys=cubic_interploation_model(xs)plt.plot(xs, ys)plt.title("Spline Curve Using Cubic Interpolation")plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.show()
输出
它使用scipy.interpolate.interp1d类生成一条立方插值曲线，然后我们使用这条曲线来确定间距紧密的x 值，从而得到一条平滑的曲线。绘制曲线时，需要在 X 轴上 1 和 7 之间取间隔相等的 500 个点。
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