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Python如何对折线进行平滑曲线处理?

在用python绘图的时候,经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显,因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理,本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理:

实现所需的库

numpy、scipy、matplotlib

插值法实现

nearest:最邻近插值法 zero:阶梯插值 slinear:线性插值 quadratic、cubic:2、3阶B样条曲线插值

拟合和插值的区别

插值:简单来说,插值就是根据原有数据进行填充,最后生成的曲线一定过原有点。

拟合:拟合是通过原有数据,调整曲线系数,使得曲线与已知点集的差别(最小二乘)最小,最后生成的曲线不一定经过原有点。

代码实现

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate
 
#设置距离
x =np.array([0, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 70, 8, 9,10])
 
#设置相似度
y =np.array([0.8579087793827057, 0.8079087793827057, 0.7679087793827057, 0.679087793827057,
    0.5579087793827057, 0.4579087793827057, 0.3079087793827057, 0.3009087793827057,
    0.2579087793827057, 0.2009087793827057, 0.1999087793827057, 0.1579087793827057,
    0.0099087793827057, 0.0079087793827057, 0.0069087793827057, 0.0019087793827057,
    0.0000087793827057])
 
#插值法之后的x轴值,表示从010间距为0.5200个数
xnew =np.arange(0,10,0.1)
 
#实现函数
func = interpolate.interp1d(x,y,kind='cubic')
 
#利用xnew和func函数生成ynew,xnew数量等于ynew数量
ynew = func(xnew)
 
# 原始折线
plt.plot(x, y, "r", linewidth=1)
 
#平滑处理后曲线
plt.plot(xnew,ynew)
#设置x,y轴代表意思
plt.xlabel("The distance between POI  and user(km)")
plt.ylabel("probability")
#设置标题
plt.title("The content similarity of different distance")
#设置x,y轴的坐标范围
plt.xlim(0,10,8)
plt.ylim(0,1)
 
plt.show()

绘制后的曲线,红色是未进行平滑处理的折线,蓝色是进行平滑处理之后的曲线 cpc30

注意事项

x, y为原来的数据(少量) xnew为一个数组,条件:x??xnew

如:x的最小值为-2.931,最大值为10.312;则xnew的左边界要小于-2.931,右边界要大于10.312。当然也最好注意一下间距,最好小于x中的精度 func为函数,里面的参数x、y、kind,x,y就是原数据的x,y,kind为需要指定的方法 ynew需要通过xnew数组和func函数来生成,理论上xnew数组内的值越多,生成的曲线越平滑

posted on 2018-03-16 10:04  wangxuanyou  阅读(19685)  评论(0编辑  收藏