python使用插值法画出平滑曲线，python插值算法

波动较大的数据如何拟合

1、首先双击桌面上的excel图标打开excel。在excel中输入做曲线拟合的数据。选中所有输入的数据。点击上边栏中的插入。选择插入弹出框中的图表选项。当弹出图表向导弹出框时，点击左边的XY散点图。

2、ARIMA模型建立在历史数据的基础上，故搜集的历史数据越多，模型越准确。

3、在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6601，R2的值为0.9994。

4、用excel自带的回归分析、单因素分析、多因素分析等，可以建立简单的预测模型。

5、y=[数据y1，数据y2，...，数据yn]；当数据较多时，可以从excel，txt等文件中导入。把数据存入工作空间后，在命令窗口中输入cftool，回车运行。在这个拟合工具窗口的左边，选择变量，即分别选择x，y。

如何使用Python绘制光滑实验数据曲线

确定数据类型：首先需要确定要绘制的曲线图的数据类型。不同的数据类型可能需要选择不同的绘图方法。例如，时间轴上的数据需要使用折线图，而品牌销售数据需要使用条形图。

如果是单因子的话，从散点图观察，有点像 y = Alnx + B，用线性回归模型确定A，B的值就可以通过x预测y的值，从而绘制平滑的曲线了。

，可对曲线进行插值。2，fill_between()绘制交点。3，坐标变换。4，绘制阴影。5，添加注释。

我们绘制曲线之前构造的数据点在曲线上也可以标记出来，这些标记点有不同的风格。

启动matlab，主界面如图所示，在命令行窗口中直接键入代码。代码如下图所示。可以看到matlab自动为其选择了不同个颜色进行区分，但是并不容易看出那条曲线是那个函数的。下面通过定点标记，来给出明显的区分。

]文章开头的那个管状曲面，就是这个曲线对应的圆管。

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

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。

R语言的bs()函数是用于生成B样条基函数的。Python里没有完全对应的函数，但是可以使用scipy.interpolate包中的BSpline类或splrep和splev函数来实现类似的功能。

给定插值条件： 首先，确定您的插值条件，通常是一组数据点，包括x和对应的y值。确定子区间： 将插值区间分成多个子区间，通常是相邻的数据点之间。

「Scipy」样条插值在数据可视化中的运用

1、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。

2、三次样条插值是一种常用的数值分析技术，用于通过给定的插值条件（通常是一组数据点）创建一个平滑的插值曲线。三次样条函数是由分段三次多项式组成的插值函数，它在每个子区间上都是三次多项式，以满足插值条件并保持平滑。

3、matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter， wxPython， Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

如何计算插值法?

1、数值计算：在线性插值法中，给定一段曲线上的两个点，可以使用线性插值法来估计该曲线上其他位置的函数值。这在数值积分和微分方程数值解等问题中都有广泛的应用。

2、插值法的计算步骤如下：数学内插法即“直线插入法”。其原理是，若A（i1，b1），B（i2，b2）为两点，则点P（i，b）在上述两点确定的直线上。

3、插值法又称“内插法”，是利用函数f(x)在某区间中插入若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值，这种方法称为插值法。

4、内插法简易计算公式如下：Y=Y1+（Y2-Y1）×（X-X1）／（X2-X1）。

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