“Interpolation cubique Python” Réponses codées

Interpolation lisse Python

>>> from scipy.interpolate import UnivariateSpline
>>> x, y = np.array([1, 2, 3, 4]), np.array([1, np.nan, 3, 4])
>>> w = np.isnan(y)
>>> y[w] = 0.
>>> spl = UnivariateSpline(x, y, w=~w)

Famous Flamingo

Interpolation lisse Python

spl.set_smoothing_factor(0.5)
plt.plot(xs, spl(xs), 'b', lw=3)
plt.show()

Famous Flamingo

Interpolation cubique Python

plt.figure()
>>> plt.plot(x, y, 'x', xnew, ynew, xnew, np.sin(xnew), x, y, 'b')
>>> plt.legend(['Linear', 'Cubic Spline', 'True'])
>>> plt.axis([-0.05, 6.33, -1.05, 1.05])
>>> plt.title('Cubic-spline interpolation')
>>> plt.show()

abdallah bensayah

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