线性插值的代码python_python样条插值的实现代码

本文实例为大家分享了python样条插值的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

#导入数据

data1=pd.read_csv('data1.csv',encoding='gbk')

#数据准备

X=data1.index #定义数据点

Y=data1['沪深300'].values #定义数据点

x=np.arange(0,len(data1),0.15) #定义观测点

#进行样条差值

import scipy.interpolate as spi

#进行一阶样条差值

ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #源数据点导入，生成参数

iy1=spi.splev(x,ipo1) #根据观测点和样条参数，生成插值

#进行三次样条拟合

ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #源数据点导入，生成参数

iy3=spi.splev(x,ipo3) #根据观测点和样条参数，生成插值

##作图

fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))

ax1.plot(X,Y,label='沪深300')

ax1.plot(x,iy1,'r.',label='插值点')

ax1.set_ylim(Y.min()-10,Y.max()+10)

ax1.set_ylabel('指数')

ax1.set_title('线性插值')

ax1.legend()

ax2.plot(X,Y,label='沪深300')

ax2.plot(x,iy3,'b.',label='插值点')

ax2.set_ylim(Y.min()-10,Y.max()+10)

ax2.set_ylabel('指数')

ax2.set_title('三次样条插值')

ax2.legend()

基于《Python 与量化投资 从基础到实战》的内容练习

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脚本之家。