SciPy插值给出了出乎意料的曲线
SciPy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算功能。其中的插值模块可以用于生成平滑的曲线或曲面，以逼近给定数据点之间的值。
插值是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。SciPy的插值模块提供了多种插值方法，包括线性插值、多项式插值、样条插值等。这些方法可以根据数据点的特性和需求选择合适的插值方式。
优势：
- 灵活性：SciPy的插值模块提供了多种插值方法，可以根据不同的数据特点选择合适的插值方式，从而得到更准确的曲线。
- 平滑性：插值方法可以通过生成平滑的曲线来逼近数据点之间的值，从而更好地反映数据的趋势和变化。
- 高效性：SciPy是一个高效的科学计算库，插值模块的算法经过优化，可以在较短的时间内生成插值结果。
应用场景：
- 数据分析：插值可以用于填补缺失数据或者对数据进行平滑处理，从而更好地进行数据分析和预测。
- 图像处理：插值可以用于图像的放大、缩小、旋转等操作，从而提高图像的质量和细节。
- 数值模拟：插值可以用于生成连续的函数曲线，从而在数值模拟中更好地描述实际问题。
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但是用kind='cubic'调用scipy.interpolate.interp1d会产生这样的结果： ? 我尝试过使用interp1d的参数，也尝试了样条插值和scipy.optimize.curve_fit，但都没有给出与Calc相似的结果。
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试着去理解枕骨和矮小的插值
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如果我有一些测量数据，其函数我不知道(假设它不是重要的，就是计算困难的)，例如y2 = [5, 12, 50, 73, 23]xinterp = np.arange(31)plt.scatterscipy.interpolate文档中
浏览 3提问于2017-09-13得票数 7
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用光滑的线条和标记将我的数据在excel中绘制成散点图，生成我所期望的图形类型。Excel绘图图像：
然而，当试图用matplotlib绘制数据时，我遇到了一些插值问题。我正在使用来自SciPy的插补包，我尝试了一系列不同的插值方法，包括作为。然而，这些情节显然与excel制作的情节非常不同：对于样条插值，我尝试过不同的
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不均匀点间的直观插值
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浏览 3提问于2015-07-04得票数 4
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维基百科上的内容和图片表明B样条没有通过控制点，而我在其他地方找到的信息与维基百科上的内容相同。然而，样条插值可以在scipy.interpolate中进行，例如interp1d 'cubic'或splrep splev(这两个操作应该是类似的)。通过绘制，我发现曲线通过了所有控制点。但文档和库代码表明，这些操作的基础是B样条。
我现在对此深感困惑。我知道B样条是一种样条，除了B样条插值外，还有多
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这种插值方法有多好？
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对于使用六次多项式插值非线性数据，我有一个非常特殊的要求。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它们只允许插值到5次。即使没有直接的函数来做这件事，有没有办法用Python复制Excel的LINEST线性回归算法呢？LINEST允许6次曲线拟合，但我不想使用Excel做任何事情，因为这个计算是一个更大的</e
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如何求多项式曲线的精确系数？插值= interpolate.interp1d(X，Y) z= np.polyfit(X，插<
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我的问题是，立方Splive函数的二阶导数看起来有点紧张：为了使第二条曲线光滑，我需要更高的样条插值。在函数中是否有一个Scipy构建(类似于CubicSpline)，或者有一种简单的方法来实现它？(b样条函数需要工作)
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它们包括1处的3倍匹配，即与函数及其前两个导数<em
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给定如下数据：
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