python分段线性插值_Python实现分段线性插值

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大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python分段线性插值_Python实现分段线性插值,希望能够帮助大家进步!!!

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

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。

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(xi, xi 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 xj >= tempxi and xj < tempxi 1:

labelx.append(xj)

elif i == 9 and xj >= tempxi and xj <= tempxi 1:

labelx.append(xj)

dx = dx calf(nfi, 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萬仟网。

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今天文章到此就结束了，感谢您的阅读，Java架构师必看祝您升职加薪，年年好运。