使用 Numpy/SciPy 进行线条平滑答案

【问题标题】：Line smoothing with Numpy/SciPy使用 Numpy/SciPy 进行线条平滑
【发布时间】：2011-05-31 18:06:38
【问题描述】：

我有一条线应该被scipy.interpolate.splrep 和scipy.interpolate.splev 平滑。

line = ((x1, y1), (x2, y2), ... (xn, yn))
tck = interpolate.splrep(x, y)

我需要为我的 x 坐标找到更多应该均匀排列的值。

newx = numpy.XXX(x)
newy = interpolate.splev(newx, tck)

例如(1, 2, 4, 3) -> (1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 3.5, 3)

在 Numpy/SciPy 中是否有“简单”的方法来实现这一点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以这样做：

import scipy.interpolate as interp
z = arange(0,4)
x = np.array([1,2,4,3])
f = interp.interp1d(z, x)
newx = f(np.linspace(z[0],z[-1],7))

这应该给你

In [40]: print z
[0 1 2 3]

In [41]: print x
[1 2 4 3]

In [42]: print newx
[ 1.   1.5  2.   3.   4.   3.5  3. ]

它只会按照它们在数组中定义的顺序在横坐标点之间进行线性插值。你是这么想的吗？

【讨论】：