使用Numpy/SciPy进行线条平滑

Question

我有一条线，想用 scipy.interpolate.splrep 和 scipy.interpolate.splev 来让它变得更平滑。

line = ((x1, y1), (x2, y2), ... (xn, yn))
tck = interpolate.splrep(x, y)

我需要找到更多的 x 坐标值，而且这些值要均匀分布。

newx = numpy.XXX(x)
newy = interpolate.splev(newx, tck)

比如说 (1, 2, 4, 3) -> (1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 3.5, 3)

有没有什么“简单”的方法可以在 Numpy/SciPy 中做到这一点？

Answer 1

你可以这样做：

import scipy.interpolate as interp
z = arange(0,4)
x = np.array([1,2,4,3])
f = interp.interp1d(z, x)
newx = f(np.linspace(z[0],z[-1],7))

这样做应该会给你这个结果：

In [40]: print z
[0 1 2 3]

In [41]: print x
[1 2 4 3]

In [42]: print newx
[ 1.   1.5  2.   3.   4.   3.5  3. ]

这个方法会在数组中定义的点之间进行线性插值，也就是说，它会根据这些点的顺序来计算中间的值。你是这个意思吗？