python - scipy BSpline 在 python 中的拟合

Question

这是我第一次使用 BSpline，我想为我的数据点拟合一条曲线。我试过使用单变量样条曲线并尝试使用 splev 和 splrep，但我真的很想学习如何使用 BSpline 来做到这一点。

看起来我的拟合真的很不稳定，线条甚至没有穿过点。

arraymagU = linspace(U_timeband.min(),U_timeband.max(),300) #array for my x data points
UfunctionBS = BSpline(U_timeband,U_magband,k=4,extrapolate=False)
arraymagU2 = UfunctionBS(arraymagU)

plt.plot(arraymagU,arraymagU2)

U_timeband 是我的 x 坐标，U_magband 只是我的 y。 k=4 我认为表示立方拟合？我试过这个值，但它似乎并没有使它变得更好。

它产生这个:

我怎样才能让它变得更好、更一致？我想我可能必须定义断点，但我也不确定该怎么做。

Answer 1

splrep返回一个元组 (t,c,k)，其中包含节点向量、B 样条系数和样条的阶数。这些可以被馈送到 interpolate.BSpline 以创建 BSpline 对象:

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

x = np.array([ 0. ,  1.2,  1.9,  3.2,  4. ,  6.5])
y = np.array([ 0. ,  2.3,  3. ,  4.3,  2.9,  3.1])

t, c, k = interpolate.splrep(x, y, s=0, k=4)
print('''\
t: {}
c: {}
k: {}
'''.format(t, c, k))
N = 100
xmin, xmax = x.min(), x.max()
xx = np.linspace(xmin, xmax, N)
spline = interpolate.BSpline(t, c, k, extrapolate=False)

plt.plot(x, y, 'bo', label='Original points')
plt.plot(xx, spline(xx), 'r', label='BSpline')
plt.grid()
plt.legend(loc='best')
plt.show()