Как построить кубический сплайн, сгенерированный методом CubicSpline в пакете scipy в python?

Я пытаюсь создать график для кубического сплайна, созданного между точками

#y-coordinate 
    v_max = [0.07313751514675049,
         0.0931375151467517,
         0.11313751514675259,
         0.13313751514675398,
         0.1531375151467546,
         0.17313751514676343,
         0.19313751514676608,
         0.2131375151467626,
         0.23313751514675923,
         0.2531375151467538]
#x-coodinate
t = [1.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0, 11.0, 13.0, 15.0, 17.0, 19.0]

Я использовал метод кубического сплайна из пакета scipy для интерполяции кубического сплайна.

cs = CubicSpline(t, v_max, bc_type='natural')

Как получить список точек на сплайне за период времени np.arange(0, 20, 0.1)?


python-3.x python scipy interpolation cubic-spline
person MajorMajorMajorMajor    schedule 07.04.2021    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Как видно из примера, приведенного в документации CubicSpline , вы можете вызвать кубический сплайн, как если бы это была функция, указав координаты, где вы хотите вычислить кубический сплайн, в качестве аргумента.

cs = CubicSpline(t, v_max, bc_type='natural')

t_interp = np.arange(0, 20, 0.1)
v_interp = cs(t_interp)

Переменные t_interp и v_interp теперь являются массивами numpy с формой (200,).

интерполированные данные

Ваши данные могут быть представлены в виде прямой линии, что отражает сгенерированная интерполяция.

person luuk    schedule 07.04.2021