1回答
现有的曲线是使用interp1d获得的函数，我也有原始数据。 如何使用SciPy外推得到71.5的曲线和插值得到44.3的曲线？
浏览 29提问于2020-09-19得票数 0
1回答
不均匀点间的直观插值
、、、
我的第二次尝试是用scipy.optimize import curve_fit绘制一系列不同阶次的多项式拟合曲线。即使是四阶多项式，答案也是无用的(低阶多项式甚至更无用)：最后，我使用scipy.interpolate import interp1d尝试在数据点之间进行插值。线性插值显然会产生预期的结果，但直线是直线的，这个练习的全部目的是得到一条很好的平滑曲线：如果然后<
浏览 3提问于2015-07-04得票数 4
回答已采纳
2回答
我在卫星图像的插值方面遇到了问题。我理解卫星是如何拍摄地球图像的：我正在尝试使用以下代码执行插值：import scipy.interpolate as spi
import numpy在我的情况下，卫星会拍摄9张地球的照片。曲线A和曲线B之间是卫星在第一次拍摄时拍摄的面积。曲线C和曲线
浏览 1提问于2011-11-14得票数 4
回答已采纳
1回答
如何在python中插值累积函数
、、、、
我必须对其进行插值，所以我使用了interp1d (来自scipy.interpolate导入interp1d)，结果如下： ? 蓝点是初始数据，红色曲线是线性插值后的数据。然而，我对此并不是很满意，特别是在点4和点5之间，线性关系的假设低估了真实的曲线(如果我把这条曲线想象成一条sigmoid或双曲正切)。因此，我尝试始终使用interp1d，但
浏览 10提问于2020-10-06得票数 0
1回答
试着去理解枕骨和矮小的插值
、、、、
如果我有一些测量数据，其函数我不知道(假设它不是重要的，就是计算困难的)，例如y2 = [5, 12, 50, 73, 23]xinterp = np.arange(31)plt.scatter(xinterpscipy.interpolate文档中的示例给出了
x = np.linspace(
浏览 3提问于2017-09-13得票数 7
回答已采纳
2回答
在一些数据分析过程中，我遇到了以下问题。f(x) = var if floor(x) == year, for all x in [1983, 1990).每条线下的面积等于该年变量的值。然而，对于这一变量，我知道，在每一年中，这一比率都不是全年不变的。换句话说，在12月31日，事件不会突然从一个年率跳到
浏览 3提问于2016-01-25得票数 0
回答已采纳
1回答
python插值和数据比较
、、、、
因此，我想读取多组数据，并将它们与一组数据进行比较，以进行网格分辨率研究。我设置了一个基本脚本，以便从我的CFD代码中读取转储文件中的数据。它在我的数据集之间进行插值，工作得很好，但它只在我的数据之间绘制样条曲线。t = np.arange(xd.shape[0], dtype=float) nt = np.linspace(0, 1, 100)
x1 = scipy</
浏览 1提问于2015-06-18得票数 1
1回答
然而，样条插值可以在scipy.interpolate中进行，例如interp1d 'cubic'或splrep splev(这两个操作应该是类似的)。通过绘制，我发现曲线通过了所有控制点。我知道B样条是一种样条，除了B样条插值外，还有多种样条插值，如自然三次样条插值和三次Hermitian插值。
样条<
浏览 18提问于2020-11-22得票数 1
回答已采纳
1回答
用光滑的线条和标记将我的数据在excel中绘制成散点图，生成我所期望的图形类型。Excel绘图图像：
然而，当试图用matplotlib绘制数据时，我遇到了一些插值问题。我正在使用来自SciPy的插补包，我尝试了一系列不同的插值方法，包括作为。然而，这些情节显然与excel制作的情节非常不同：对于样条插值，我尝试过不同的平滑和k值，而曲线变化的根源问题仍然存在。
浏览 4提问于2017-04-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我想用一些给定的点来插值一个圆。我引用，并使用interpolate.splprep插入我的圆。但是，插值圆很奇怪，它与标准圆不同：
我的代码是：import matplotlib.pyplot as plt第一次编辑：
@gregory提到scip
浏览 49提问于2019-07-30得票数 1
1回答
枕木:插值曲线之间最大距离
、、、、
我有两条用scipy.interpolate.interp1d创建的插值曲线--如何计算x值，使这两条曲线之间的差异最大化？以下是相关代码：revenue = [0.0, 1.2如果可以将结果限制为单位的整数值，这将很容易，但我需要将单位视为0到50之间的连续单位。
我很难接受这个问题，
浏览 2提问于2015-12-06得票数 1
回答已采纳
给定如下数据：
我想画一条曲线，其属性是在条形图的间隔(例如04:00 - 07:00)上进行积分将得到与条形图(在本例中为62)相同的答案。有没有人知道制作这样一条曲线的工具或算法？
浏览 1提问于2015-09-11得票数 0
1回答
输入是时间，曲线和角度，但我在使用插值来拟合曲线上的力时遇到了麻烦。我看了看scipy.interpolate，但我不确定它是否对我有帮助，因为这些点不是均匀分布的。
浏览 1提问于2011-08-23得票数 0
我有一组近似二维曲线的点。我想使用Python和numpy和scipy来找到近似拟合这些点的三次贝塞尔曲线路径，其中我指定了两个端点的确切坐标，它返回其他两个控制点的坐标。我最初认为scipy.interpolate.splprep()可能会做我想做的事情，但它似乎强制曲线通过每个数据点(我想您可能想要进行插值)。我会假设我在这个问题上走错了路。我的问题类似于这个：，除了他们说他们不想使用numpy。我的首选是<em
浏览 0提问于2012-09-28得票数 27
回答已采纳
我试图用以下代码绘制一条平滑的线条：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy但是，正如您可以在t2列表中看到的那样，在任何地方都没有减少。有什么建议来纠正这个问题吗？
浏览 3提问于2017-09-05得票数 0
回答已采纳
我有一个自定义的步长函数，绘制时如下所示：
我已经使用.timestamp()将datetimes修改为浮点值，并使用scipy.integrate.quad对其进行集成。然而，作为输出，我得到的绝对误差是令人难以置信的高-在我的整个数据范围内(大约是曲线图的30倍，但在类似的模式下)-我得到的整数值是776197710.7495924，但误差值是525307969.5046983当我选择不使用阶跃函数，而是使用scip
浏览 0提问于2018-06-15得票数 1
我正在尝试移植一个程序，它使用一个手卷插值器(由一位数学家学院开发)来使用scipy提供的插值器。我想使用或包装scipy插值器，以便它具有与旧插值器尽可能接近的行为。这两个函数之间的一个关键区别是，在我们的原始内插器中-如果输入值高于或低于输入范围，我们的原始内插器将外推结果。如果您尝试使用
浏览 16提问于2010-04-30得票数 87
回答已采纳
我使用scipy.interpolate是因为我能够在我的图像中看到更好的曲线。但是，一旦我找到一个2D多项式的系数并将它们重新绘制回图像，重新绘制的曲线看起来就太离谱了。如何求多项式曲线的精确系数？插值= interpolate.interp1d(X，Y) z= np.polyfit(X，插值(X)，2)#系数poly_y = [z*x*x + z1*x + z2 for x in X] #重新计算
浏览 3提问于2018-02-28得票数 0
2回答
对于使用六次多项式插值非线性数据，我有一个非常特殊的要求。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它们只允许插值到5次。LINEST允许6次曲线拟合，但我不想使用Excel做任何事情，因为这个计算是一个更大的Python脚本的一部分。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2012-04-13得票数 8
回答已采纳
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
