關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析在數(shù)學(xué)建模中的更多相關(guān)應(yīng)用：Python數(shù)據(jù)分析在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用匯總（持續(xù)更新中！）
(1)壶栋、函數(shù)
y = sin(x)
(2)辰如、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
#數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定義樣本點X，從-pi到pi每次間隔1
Y= np.sin(X)#定義樣本點Y贵试，形成sin函數(shù)
new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定義差值點
(3)琉兜、樣條插值
#進(jìn)行樣條差值
import scipy.interpolate as spi
#進(jìn)行一階樣條插值
ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #樣本點導(dǎo)入凯正，生成參數(shù)
iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根據(jù)觀測點和樣條參數(shù)，生成插值
#進(jìn)行三次樣條擬合
ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #樣本點導(dǎo)入呕童，生成參數(shù)
iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根據(jù)觀測點和樣條參數(shù)漆际，生成插值
(4)、繪圖
##作圖
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))
ax1.plot(X,Y,'o',label='樣本點')
ax1.plot(new_x,iy1,label='插值點')
ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax1.set_ylabel('指數(shù)')
ax1.set_title('線性插值')
ax1.legend()
ax2.plot(X,Y,'o',label='樣本點')
ax2.plot(new_x,iy3,label='插值點')
ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax2.set_ylabel('指數(shù)')
ax2.set_title('三次樣條插值')
ax2.legend()
(5)夺饲、綜合代碼
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負(fù)號
#數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定義樣本點X奸汇，從-pi到pi每次間隔1
Y= np.sin(X)#定義樣本點Y，形成sin函數(shù)
new_x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) #定義差值點
#進(jìn)行樣條差值
import scipy.interpolate as spi
#進(jìn)行一階樣條插值
ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #樣本點導(dǎo)入往声，生成參數(shù)
iy1=spi.splev(new_x,ipo1) #根據(jù)觀測點和樣條參數(shù)擂找，生成插值
#進(jìn)行三次樣條擬合
ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #樣本點導(dǎo)入，生成參數(shù)
iy3=spi.splev(new_x,ipo3) #根據(jù)觀測點和樣條參數(shù)浩销，生成插值
##作圖
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))
ax1.plot(X,Y,'o',label='樣本點')
ax1.plot(new_x,iy1,label='插值點')
ax1.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax1.set_ylabel('指數(shù)')
ax1.set_title('線性插值')
ax1.legend()
ax2.plot(X,Y,'o',label='樣本點')
ax2.plot(new_x,iy3,label='插值點')
ax2.set_ylim(Y.min()-1,Y.max()+1)
ax2.set_ylabel('指數(shù)')
ax2.set_title('三次樣條插值')
ax2.legend()
(6)贯涎、結(jié)果展示
在這里插入圖片描述
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