Python实现分段线性插值

本文实例为大家分享了Python实现分段线性插值的具体代码，供大家参考，具体内容如下

函数：

算法

这个算法不算难。甚至可以说是非常简陋。但是在代码实现上却比之前的稍微麻烦点。主要体现在分段上。

图像效果

代码

import numpy as np
from sympy import *
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x):
return 1 / (1 + x ** 2)

def cal(begin, end):
by = f(begin)
ey = f(end)
I = (n - end) / (begin - end) * by + (n - begin) / (end - begin) * ey
return I

def calnf(x):
nf = []
for i in range(len(x) - 1):
nf.append(cal(x[i], x[i + 1]))
return nf

def calf(f, x):
y = []
for i in x:
y.append(f.subs(n, i))
return y

def nfSub(x, nf):
tempx = np.array(range(11)) - 5
dx = []
for i in range(10):
labelx = []
for j in range(len(x)):
if x[j] >= tempx[i] and x[j] < tempx[i + 1]:
labelx.append(x[j])
elif i == 9 and x[j] >= tempx[i] and x[j] <= tempx[i + 1]:
labelx.append(x[j])
dx = dx + calf(nf[i], labelx)
return np.array(dx)

def draw(nf):
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = np.linspace(-5, 5, 101)
y = f(x)
Ly = nfSub(x, nf)
plt.plot(x, y, label='原函数')
plt.plot(x, Ly, label='分段线性插值函数')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()

plt.savefig('1.png')
plt.show()

def lossCal(nf):
x = np.linspace(-5, 5, 101)
y = f(x)
Ly = nfSub(x, nf)
Ly = np.array(Ly)
temp = Ly - y
temp = abs(temp)
print(temp.mean())

if __name__ == '__main__':
x = np.array(range(11)) - 5
y = f(x)

n, m = symbols('n m')
init_printing(use_unicode=True)

nf = calnf(x)
draw(nf)
lossCal(nf)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

• python样条插值的实现代码
• python实现三次样条插值
• python用插值法绘制平滑曲线
• python使用插值法画出平滑曲线
• python中的插值 scipy-interp的实现代码
• Python对数据进行插值和下采样的方法
• python计算对角线有理函数插值的方法