我正在处理我想要绘制和插值的数据。绘图部分工作得非常好。如果曲线图中的散点是连通的,就会得到一条简单的双曲线,比如1/x。所以,我想做的就是对数据进行插值,得到一条类似1/x的曲线: y_interp =a*1/x。# defining the values to be interpolatedcoeffs = np.polyfit</e
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。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
[date, value]]这样的列表import numpy as np
np.array(values_from_x_list),np.array(values_from_y_list), polynomial_degree然后,我尝试插值X列表中的每个值,比如:
from numpy.polynomial.polynomial import2016-12