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python分段线性插值_Python实现分段线性插值

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python分段线性插值_Python实现分段线性插值,希望能够帮助大家进步!!!...本文实例为大家分享了python实现分段线性插值的具体代码，供大家参考，具体内容如下 算法 这个算法不算难。甚至可以说是非常简陋。但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点。主要体现在分段上。...np.linspace(-5, 5, 101) y = f(x) ly = nfsub(x, nf) plt.plot(x, y, label='原函数') plt.plot(x, ly, label='分段线性插值函数...，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持萬仟网。...如您对本文有疑问或者有任何想说的，请点击进行留言回复，万千网友为您解惑！ 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读，Java架构师必看祝您升职加薪，年年好运。

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    matlab自带的插值函数interp1的四种插值方法

    x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插值，调用interp1的时候，默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx)...; figure plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') %临近插值 y2=interp1(x,y,xx,'nearest'); figure plot(x,y...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测...Matlab中interp1的默认方法。 ‘spline’ 样条插值：默认为三次样条插值。...上述代码就是将函数以`pp`变量返回，然后使用ppval调用此函数，获取在xq处的值 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130663.html原文链接

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    python插值（scipy.interpolate模块的griddata和Rbf）

    cubic （2-d） 返回由分段立方，连续可微（C1）和近似曲率最小化多项式表面确定的值。 } fill_value ： float，可选。用于填充输入点凸包外部的请求点的值。...此选项对“最近”方法无效。 rescale ： bool，可选。在执行插值之前，重新缩放指向单位立方体。如果某些输入维度具有不可比较的单位并且相差很多个数量级，则这非常有用。...在单个调用中计算内插值，因此从头开始探测多组输出点 可以有任意形状的输出点 支持任意维度的最近邻和线性插值，1d 和 2d 中的三次。...1d 三次插值使用样条，2d 三次插值使用 CloughTocher2DInterpolator 构造一个连续可微的分段三次插值器。...参考： Python+matplotlib+scipy站点数据绘制气象分布图(示例代码) https://stackoverflow.com/questions/37872171/how-can-i-perform-two-dimensional-interpolation-using-scipy

    4.5K21

    盘一盘 Python 系列 3 - SciPy

    0 引言 本文是 Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...本小节的知识点内容来之〖弄懂金融十大话题 (上)〗。 知识点 这里面说的插值是分段 (piecewise) 插值！对于线性插值，不是说一条直线拟合上表的 9 个点，这样也是不可能做到的。...但是分段线性插值就可以完美解决这个问题，因为 9 个点，有 8 段，每一段首尾两个点，可以连一条直线，全部点之间连起来不就是分段线性插值吗？...模型中的均值回归率和波动率的波动率) 上插值 (模型参数通常只用常数和分段常函数，但后者比前者能更好的拟合市场数据，因为它有更多自由度)。...---- 第四步：将折现因子带入公式计算远期利率 F = 0.25*(DF_s/DF_e - 1) * 100 第三步中四种方法计算出来的远期利率 (%) 为 DF 上线性插值 - 2.059% 折DF

    3.3K80

    【图形学】贝塞尔与B样条曲线曲面笔记

    参数方程中的曲线几何性质 切向量: 单位切向量: 曲率: 对切向量再求导 曲率半径: 曲率的导数 法向量: 切向量T和副法向量B的叉乘 挠率: 曲线的扭曲程度(离开密切面的程度), 与副法线的夹角在弦长上的导...: 处最大 积分: 凸包: 曲线落在控制点产生的凸包中, 使得控制点重合或共线时也能正常计算 贝塞尔曲线性质 端点性: 曲线只会经过头尾两个端点 导函数: 曲线的起点与终点的切线和第一与倒数第一条特征线一致..., 各自进行对应参数的线性插值, 然后得到的两个新点连成新的线段, 在线段上同样线性插值得到....分段贝塞尔曲线 即便迭代法可以大大加快贝塞尔曲线的绘制, 但是绘制高次贝塞尔曲线仍然很大, 且由于贝塞尔曲线是由作用域在整个定义域上的大量基函数线性组合得到, 因此高次的贝塞尔曲线会由于组合过于复杂而很不稳定且难以控制...插值的核心发生于大于1阶的时候加入的这个线性插值系数, 这个参数使得常函数被折为折线, 再形成三阶的抛物线...具体绘制的方法就是利用这个线性插值系数得到递推的点, 总体上和贝塞尔曲线的绘制是一样的.

    5.1K20

    关于Matlab插值的问题，这些应该够用了吧

    Method 为 ‘linear’ 或 ‘natural’ 时的默认值。 ‘nearest’ 最近邻点外插。此方法的计算结果为边界处的最近邻点的值。Method 为 ‘nearest’ 时的默认值。...在查询点插入的值基于各维中邻点网格点处数值的线性插值 C0 每个维需要至少 2 个网格点。比 ‘nearest’ 需要更多内存 ‘nearest’ 最近邻点插值。...在查询点插入的值基于邻点网格点处数值的保形分段三次插值。 C1 需要至少 4 个点。比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘cubic’ 三次插值。...在查询点插入的值基于次数最大为 3 的多项式的分段函数，使用各维中相邻网格点的值进行计算。为防过冲，已修正 Akima 公式。 C1 每一维需要至少 2 个点。...在查询点插入的值基于各维中邻点网格点处数值的三次插值。插值基于使用非结终止条件的三次样条。 C2 每维需要 4 个网格点。

    2.5K30

    原生 JS 实现惯性滚动，给鼠标滚轮增加阻尼感，纵享丝滑

    通过滚轮事件中的 deltaY、deltaX 值获取到最终滚动距离，浏览器帧绘制函数 requestAnimationFrame 来逐帧设置页面的 scrollTop 达到模拟滚动的效果，并利用线性插值或缓动函数等数学方法来计算变化过程中的值...线性插值实现阻尼感线性插值是一种简单的插值方法，它使用线性函数来计算过渡过程中的值。简单来说，它是一种通过直线来连接两个点，在两个点之间按比例计算中间的数值。...(value);}这样就实现了一个平滑的惯性滚动效果，但实际上由于帧率是可变的（受屏幕刷新率影响），每帧之间的插值距离也会有所不同，要进一步优化阻尼效果还需要在线性插值的基础上增加阻尼系数和时间步长，目前大部分显示器在...(value);}deltaTime 在前面讲 requestAnimationFrame 已经计算过了，只需要在调用时传入 advance 当中，单位需转化为秒。...(value); }}上面代码中 linearProgress 表示一个从 0 到 1 的线性进度值，通过代入缓动函数计算得出 easedProgress 缓动进度，最后将缓动进度乘以起始值和目标值之间的差

    1.8K41

    Scipy和Numpy的插值对比

    本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...如下图所示就是三种不同的边界条件取法（图片来自于参考链接3）： 接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式，以及numpy中实现的线性插值的调用方式（numpy中未实现三次样条插值算法...： 在这个结果中我们发现，numpy的线性插值和scipy的线性插值所得到的结果是一样的，而scipy的三次样条插值的曲线显然要比线性插值更加平滑一些，这也跟三次样条插值算法本身的约束条件有关系。...总结概要 线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。

    3.6K10

    matlab 插值出错,MATLAB插值问题

    关于代数插值： 可以看出，当节点较多时，多项式的次数增高，插值函数出现振荡，精度变低。因此，为了保证精度，在节点较多时，一般采用分段插值，但这样在分段点光滑性较差。...Matlab采用的多项式插值都是分段插值法。从图形还可以看出，对解析函数，插值精度高；对有奇点的函数，插值精度低。多项式插值对靠近插值区间中点的部分插值精度高，远离中点部分精度低。...’) subplot(2,2,4) y=interp1(xdata,ydata,x,’spline’); plot(x,y-yy,’k-‘) title(‘spline’) 小tips：插值中使用较多的是分段线性插值和三次样条插值...三次样条插值是解决一维插值问题最常用的方法， Matlab中实现三次样条插值的方法有： yi=interp1(x,y,xi,’spline’) 使用spline函数： yi=spline(x, y, xi...例2：要在一山区修建公路，首先测得一些点的高程(见附件,表中数据为坐标点的高程，单位：米，y轴正向为北)绘制该地地貌图。

    1.2K40

    机器学习算法实践：树回归

    fleaf是创建叶子节点的函数引用，不同的树结构此函数也是不同的，例如本部分的回归树，创建叶子节点就是根据分割后的数据集平均值，而对于模型树来说，此函数返回值是根据数据集得到的回归系数。...创建回归树并可视化 看到这种分段的数据，回归树拟合它可是最合适不过了，我们创建回归树: ? 通过Python字典表示的回归树结构: ?...其中节点上数字代表:特征编号: 特征分割值 绘制回归树回归曲线 有了回归树，我们便可以绘制回归树回归曲线，看看它对于分段数据是否能有较好的回归效果： ? ?...在分段线性数据上应用模型树 本部分使用了事先准备好的分段线性数据来构建模型树，数据点可视化如下: ? 现在我们使用这些数据构建一个模型树: ? 得到的树结构： ? 可视化: ? 绘制回归曲线: ?...总结 本文对决策树用于连续数值的回归预测进行了介绍，并实现了回归树, 剪枝和模型树以及相应的树结构输出可视化等。对于模型树也给予了相应的Python实现并针对分段线性数据进行了回归测试。

    1.7K90

    数值分析读书笔记（5）数值逼近问题(I)----插值极其数值计算

    这里面对于辅助函数的构造,其中末尾一项是保证当x等于节点中的一个时,误差为0 其中 ? ? 是辅助函数的n+2个相异的零点 注意到Rolle定理 ? ? ? ? ?...其实Newton插值公式和Lagrange插值公式其实本质上是一样的,只不过是书写的方式不同,但是这样的不同的书写方式在实际操作中带来了很大的便利,当需要增加一个插值点的时候,只需要在原插值多项式的后面再添加一个新的项就可以了...这里我们需要提及的是,使用上述方法对各个节点进行插值的时候,很有可能在端点处产生一定程度的Runge现象,解决的手段可以使用分段线性插值构造出一系列的分段函数,对于分段线性插值,我们可以理解为对于多个划分的子区间进行...Lagrange插值得到的一系列分段函数,当然分段插值也有非线性的,例如分段的二次插值,就是在划分的多个子区间上使用Lagrange2次插值....这里由于某些教材的不同,可能介绍了Hermit三次插值的方案,在上述的公式中可以令n=1即可.

    1.2K10

    Lagrange、Newton、分段插值法及Python实现

    数据分析中，经常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而通常情况下现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这里就需要使用差值法模拟新的数值来满足需求。...常用的插值方法有Lagrange插值、Newton插值、分段插值、Hermite插值、样条插值等等。这里我们就介绍一下最常用到的Lagrange、Newton、分段插值法及Python实现。...3、分段线性插值 对每一个分段区间（xi,xi+1）分别进行插值，将被插值函数f(x)的插值节点由小到大排序，然后每对相邻的两个节点为端点的区间上用m次多项式去近似f(x)。...将每两个相邻的节点用直线连起来，如此形成的一条折线就是分段线性插值函数。...计算x点的插值时，只用到x左右的两个节点，计算量与节点个数n（初始值x0，y0的长度,n=length(x0)）无关，而拉格朗日插值与n值有关。分段线性插值中n越大，分段越多，插值误差越小。

    7.3K31

    Python实现线性插值、抛物插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、埃米尔特插值

    公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍7种插值方法：线性插值、抛物插值、多项式插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、Hermite插值，并提供Python...这个公式说明了 y 的值是由 y0 和 y1 按照它们距离 x 的相对位置加权平均得到的。扩展到多维空间：线性插值可以扩展到二维或三维空间，分别称为双线性插值和三线性插值。...在二维空间中，首先沿着一个轴进行两次线性插值，然后再沿着另一个轴进行一次线性插值，从而得到最终的插值结果。...在实际应用中，线性插值常用于图像大小调整中的像素值估算，数据缺失时的合理补偿，以及数据放缩等情况。由于其简单性，线性插值计算效率高，易于实现。...plt.plot(x, y, 'o', label='原始数据')# 绘制x_new和y_new的图形plt.plot(x_new, y_new, '-', label='线性插值结果')# 添加图例plt.legend

    3K10

    图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

    本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码，然后再用openCV实现。...3 openCV绘制直方图 使用openCV的代码来获取一个图片的灰度直方图： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...其实Contrast Stretching也是做的一样的事情，只是它用的简单的分段线性函数来重新映射灰度，现在用更巧妙地方法。...【使用双线性插值的方案】 将图像分为多个矩形块大小，对于每个矩形块子图，分别计算其灰度直方图和对应的变换函数（累积直方图） 将原始图像中的像素按照分布分为三种情况处理： 红色区域中的像素按照其所在子图的变换函数进行灰度映射...绿色区域中的像素按照所在的两个相邻子图变换函数变换后进行线性插值得到 紫色区域中的像素按照其所在的四个相邻子图变换函数变换后双线性插值得到 ?

    16.9K75

    Python 机器学习算法实践：树回归

    节点中所有目标变量的值相同, 既然都已经是相同的值了自然没有必要在分裂了，直接返回这个值就好了....节点的数据量小于预先定好的阈值 回归树的Python实现 本部分使用Python实现简单的回归树，并对给定的数据进行回归并可视化回归曲线和树结构。...fleaf是创建叶子节点的函数引用，不同的树结构此函数也是不同的，例如本部分的回归树，创建叶子节点就是根据分割后的数据集平均值，而对于模型树来说，此函数返回值是根据数据集得到的回归系数。...有了回归树，我们便可以绘制回归树回归曲线，看看它对于分段数据是否能有较好的回归效果： # 绘制回归曲线 x=np.linspace(,1,50) y=[tree_predict([i],tree)foriinx...总结 本文对决策树用于连续数值的回归预测进行了介绍，并实现了回归树, 剪枝和模型树以及相应的树结构输出可视化等。对于模型树也给予了相应的Python实现并针对分段线性数据进行了回归测试。

    1.3K91

    NLP快速入门：手把手教你用wordcloud做词云

    导读：在上一章节介绍在Python环境下调用HanLP包进行分词的基础上，本文将介绍如何使用wordcloud绘制词云。...wordcloud是python的一个三方库，称为词云也叫做文字云，是根据文本中的词频，对内容进行可视化的汇总，可以用来绘制用户画像。...《NLP快速入门：手把手教你用HanLP做中文分词》 寒树爱函数，公众号：寒树RPA与AINLP快速入门：手把手教你用HanLP做中文分词 下面附上绘制简单中文词云的代码，分词的内容是十九大报告全文...例如：以我们最熟悉的中国地图为背景，我们将在此基础上绘制词云，只需修改wordcloud里的“mask”属性值，详细代码如下所示。...='bilinear') # interpolation='bilinear' 表示插值方法为双线性插值 plt.axis("off")# 关掉图像的坐标 plt.show() 绘制的词云如下所示。

    6.1K40

    【kaggle机器学习实战--降雨数据集的二分类建模，内含插值法和二分类各种评估指标的可视化详解】

    插值的常见方法： 线性插值（默认方式）： 线性插值是最常见和简单的插值方法。它假设数据之间的变化是线性的，即缺失值可以通过前后相邻数据点的线性关系来估算。...在这种方法中，缺失值会通过两个相邻数据点之间的线性方程来估算。...，并且在数据的每个分段之间保证连续性和可导性。...代码及解释 import numpy as np import pandas as pd train_df = pd.read_csv('train.csv') test_df = pd.read_csv...Precision-Recall 曲线应该怎么看 PR 曲线是在 召回率（Recall）为横轴、精确率（Precision）为纵轴的二维坐标系中绘制的。

    5710

    【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

    xi-1，xi，xi+1 … 两两对半等分间隔 (红色虚线划分)，从而非边界的各坐标点都有一个等宽的邻域，并根据每个坐标点的值构成一个类似分段函数的函数约束，从而使各插值坐标点的值等同于所在邻域原坐标点的值...在这种方法中，插值点 (x, y) 的像素灰度值 f(x, y) 通过矩形网格中 最近的十六个采样点的加权平均 得到，而 各采样点的权重由该点到待求插值点的距离确定，此距离包括 水平和竖直 两个方向上的距离...用此方法缩放后的输出图像与输入图像相比, 仍然存在由于插值函数设计考虑不周而产生的图像质量受损与计算精度不高的问题。 双三次插值 法计算量最大，算法也是最为复杂的。...在几何运算中，双线性内插法的平滑作用可能会使图像的细节产生退化，在进行放大处理时，这种影响更为明显。在其他应用中，双线性插值的斜率不连续性会产生不希望的结果。...---- 赠人玫瑰，手有余香~ 如果觉得有帮助，请为我点个赞吧 ~ ---- 参考文献 《数字图像处理 3rd》- 冈萨雷斯 https://baike.baidu.com/item/

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