python样条函数,python样条曲线

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如何通过python实现三次样条插值

spline函数可以实现三次样条插值 x = 0:10; y = sin(x); xx = 0:.25:10; yy = spline(x,y,xx); plot(x,y,'o',xx,yy) 另外fnplt csapi这两个函数也是三次样条插值函数，具体你可以help一下！

python中函数定义

1、函数定义

①使用def关键字定义函数

②

def 函数名(参数1.参数2.参数3...):

"""文档字符串，docstring，用来说明函数的作用"""

#函数体

return 表达式

注释的作用：说明函数是做什么的，函数有什么功能。

③遇到冒号要缩进，冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体，描述了函数是做什么的，即函数的功能是什么。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的。

2、函数调用

①函数必须先定义，才能调用，否则会报错。

②无参数时函数的调用：函数名()，有参数时函数的调用：函数名(参数1.参数2.……)

③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身，否则会出不来，陷入循环调用。

④函数需要调用函数体才会被执行，单纯的只是定义函数是不会被执行的。

⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里，Step Into My Code进入到调用的模块里函数。

python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：

参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据除法运算计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

数值分析中的样条函数:使用scipy.interpolate.splrep函数实现

在数学学科数值分析中，样条是一种特殊的函数，由多项式分段定义。样条的英语单词spline来源于可变形的样条工具，那是一种在造船和工程制图时用来画出光滑形状的工具。在中国大陆，早期曾经被称做“齿函数”。后来因为工程学术语中“放样”一词而得名。

在插值问题中，样条插值通常比多项式插值好用。用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果，并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。

在计算机科学的计算机辅助设计和计算机图形学中，样条通常是指分段定义的多项式参数曲线。由于样条构造简单，使用方便，拟合准确，并能近似曲线拟合和交互式曲线设计中复杂的形状，样条是这些领域中曲线的常用表示方法。

scipy.interpolate.splrep（x，y，w = None，xb = None，xe = None，k = 3，task = 0，s = None，t = None，full_output = 0，per = 0，quiet = 1 ）

找到一维曲线的B样条曲线表示。

给定数据点集，确定区间上度k的平滑样条近似。(x[i], y[i])xb = x = xe

x，y： array_like

定义曲线y = f（x）的数据点。

w： array_like，optional

权重的严格正秩1数组，其长度与x和y相同。权重用于计算加权最小二乘样条拟合。如果y值中的误差具有矢量d给出的标准偏差，则w应为1 / d。默认值为1（len（x））。

xb, xe：float, optional

适合的间隔。如果为None，则它们分别默认为x [0]和x [-1]。

k： int，optional

花键拟合的程度。建议使用三次样条。甚至应避免使用k值，尤其是在s值小的情况下。1 = k = 5

task：{1, 0, -1}, optional

如果task == 0，则在给定的平滑因子s下找到t和c。

如果task == 1，则找到t和c作为平滑因子s的另一个值。对于同一组数据，必须先前有一个task = 0或task = 1的调用（t将存储为内部使用）

如果task = -1，则找到给定结点t的加权最小二乘样条曲线。这些应该是内部结，因为两端的结将自动添加。

s：float, optional

平滑条件。满足以下条件来确定平滑度：sum（（w （y-g）） * 2，axis = 0）= s其中g（x）是（x，y）的平滑插值。用户可以使用s来控制贴合度和贴合度之间的权衡。较大的s表示更平滑，而较小的s表示较不平滑。s的推荐值取决于权重w。如果权重代表y的标准偏差的倒数，则应在（m-sqrt（2 * m），m + sqrt（2 * m））范围内找到一个好的s值，其中m是x，y和w中的数据点。默认值：如果提供了权重，则s = m-sqrt（2 * m）。如果未提供权重，则s = 0.0（内插）。

t：array_like, optional

任务= -1所需的结。如果给出，则任务自动设置为-1。

f：full_outputbool, optional

如果非零，则返回可选输出。

per：bool, optional

如果非零，则将数据点视为周期为x [m-1]-x [0]的周期，然后返回平滑的周期样条近似。不使用y [m-1]和w [m-1]的值。

quiet：bool, optional

非零以禁止显示消息。不推荐使用此参数；请改用标准的Python警告过滤器。

Returns：

tck：tuple

元组（t，c，k），包含结向量，B样条系数和样条度。

fp：array, optional