如何在matplotlib中绘制三次样条曲线

2024-05-23 18:36:26 发布

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我想用平滑线连接下面的points,比如说三次样条曲线

points = [(3.28,0.00),(4.00,0.50),(4.40,1.0),(4.60,1.52),(5.00,2.5),(5.00,3.34),(4.70,3.8)]
points = points + [(4.50,3.96),(4.20,4.0),(3.70,3.90),(3.00,3.5),(2.00,2.9)]

最后得到这样的橙色线(这个是用矢量绘图语言渐近线创建的)

cubic spline produced in Asymptote

我想知道如何在matplotlib中用一种简单的方法来实现它。我已经研究过类似的问题,例如Generating smooth line graph using matplotlib,但是直接使用该方法会产生这样的图形 enter image description here

这当然不是我想要的。


Tags: 方法语言绘图matplotlib矢量line曲线points
2条回答

您需要采用参数化方法,如下所示:

enter image description here

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate

points = [(3.28,0.00),(4.00,0.50),(4.40,1.0),(4.60,1.52),(5.00,2.5),(5.00,3.34),(4.70,3.8)]
points = points + [(4.50,3.96),(4.20,4.0),(3.70,3.90),(3.00,3.5),(2.00,2.9)]
data = np.array(points)

tck,u = interpolate.splprep(data.transpose(), s=0)
unew = np.arange(0, 1.01, 0.01)
out = interpolate.splev(unew, tck)

plt.figure()
plt.plot(out[0], out[1], color='orange')
plt.plot(data[:,0], data[:,1], 'ob')
plt.show()

这基本上是根据here一节中的最后一个示例重新编写的。

这基本上是遵循圆圈示例here

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate

def annotate_points(ax, A, B):
    for xy in zip(A, B):
        ax.annotate('(%s, %s)' % xy, xy=xy, textcoords='offset points')

points = [(3.28,0.00),(4.00,0.50),(4.40,1.0),(4.60,1.52),(5.00,2.5),(5.00,3.34),(4.70,3.8)]
points = points + [(4.50,3.96),(4.20,4.0),(3.70,3.90),(3.00,3.5),(2.00,2.9)]
x, y = zip(*points)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.scatter(x, y, color='black')
annotate_points(ax, x, y)

tck,u = interpolate.splprep([x, y], s=0)
unew = np.arange(0, 1.01, 0.01)
out = interpolate.splev(unew, tck)

plt.plot(x, y, 'orange', out[0], out[1])
plt.legend(['connect the dots', 'cubic spline'])

plt.show()

enter image description here

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