解读 拉格朗日插值法python，保你学明白

概述拉格朗日插值法

什么是插值法

插值法是一种数学方法，用于在已知数据点（离散数据）之间插入数据，以生成连续的函数曲线。

插值法可以用于确定一个未知数据点的值，并简化复杂的数学计算过程。

插值法的应用广泛，如统计学、工程学、科学研究等领域。

拉格朗日插值法的原理

格朗日插值法是一种多项式插值法。该方法基于拉格朗日函数的思想，用于通过已知数据点的插值多项式求解未知数据点的值。

拉格朗日插值法的具体过程如下：

1. 确定已知数据点
2. 构造拉格朗日函数，该函数用于计算每个已知数据点的影响值
3. 求解拉格朗日函数的系数
4. 通过拉格朗日函数预测未知数据点的值

拉格朗日插值法是一种通用的插值法，适用于一维、二维以及多维的数据点，其精度和效率取决于已知数据点的数量和分布。

拉格朗日公式

拉格朗日插值公式是一种数学插值方法，用于根据给定的一些已知的点的函数值，求出函数在任意一点的值。

公式如下：

$$L(x)=\sum (y_i\ast l_i(x))$$

其中，$y_i$ 是已知点的函数值，$l_i(x)$ 是拉格朗日基函数，由下式定义：

$$l_i(x)=(x-x_0)\ast (x-x_1)\ast ...\ast (x-x_i-1)/[(x_i-x_0)\ast (x_i-x_1)\ast ...\ast (x_i-x_i-1)]$$

拉格朗日插值公式是一种多项式插值，适用于在多个点上插值。

使用该公式进行插值时，需要构造多项式，然后对该多项式进行求值，得到函数在任意点的值。

拉格朗日插值法的代码实现

import numpy as np

def lagrange_interpolation(x_known, y_known, x_new):
    n = len(x_known)
    y_new = 0
    for i in range(n):
        p = y_known[i]
        for j in range(n):
            if j != i:
                p *= (x_new - x_known[j]) / (x_known[i] - x_known[j])
        y_new += p
    return y_new

# 定义已知的数据点
x_known = np.array([0, 1, 2, 3])
y_known = np.array([1, 2, 4, 8])

# 计算新的数据点
x_new = 1.5
y_new = lagrange_interpolation(x_known, y_known, x_new)
print(y_new)

我们导入了 numpy 库，以方便使用矩阵运算。

我们定义了一个名为 lagrange_interpolation() 的函数，该函数接受三个参数： x_known 、 y_known 和 x_new 。
这三个参数分别是已知数据点的横坐标、纵坐标和新数据点的横坐标。

函数中的 n 变量代表了已知数据点的个数。接下来使用循环枚举每一个已知数据点，通过拉格朗日插值法的公式进行计算。

最后，将每一个已知数据点的计算结果加起来，得到的结果即为新数据点的纵坐标的值。

Python 进行拉格朗日插值的主要知识点

• NumPy 库：提供科学计算和数组计算的工具。

• Polyfit 函数：使用多项式拟合的函数，可以根据已知的数据点拟合多项式，并返回多项式的系数。

• Polyval 函数：可以根据多项式的系数和需要计算的点的值，计算多项式在该点的值。

• Linspace 函数：可以生成等差数列，可以作为插值点的值。

Polyfit 函数

polyfit() 函数是 Python 的 NumPy 库中拉格朗日插值法的主要实现函数。

它可以用来计算最高次数为 N 的多项式拟合系数，以适应给定的输入数据和输出数据。

polyfit() 函数的语法格式如下：

numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)

• x：输入数据，一维数组。
• y：输出数据，一维数组。
• deg：多项式的次数。
• rcond：正则化的逆条件数。
• full：是否返回详细结果。
• w：样本权重。
• cov：是否返回协方差矩阵。

返回值：如果 full 为 False，则返回拟合系数，否则返回拟合系数，协方差矩阵和其他信息。

Polyval 函数

Polyval 函数是一个拉格朗日插值法的重要知识点，是 numpy 库中拉格朗日插值的函数。

它的主要作用是通过已经计算的系数，在给定的点处进行插值。

语法：

numpy.polyval(p, x)

参数：

• p：已经计算的系数，即需要拉格朗日插值的数据的多项式的系数。
• x：需要插值的点的值。

返回值：

插值的结果。

示例：

import numpy as np

p = [1, 2, 3]  # 已知多项式系数
x = 5  # 要插值的点
result = np.polyval(p, x)

print("插值结果为：", result)

Linspace函数

Linspace函数是numpy中的一个函数，用于生成等差数列。

它的主要作用是将一段区间均匀分割成若干份，每一份代表一个数值。常用于生成x轴的数据，作为拉格朗日插值的横坐标。

该函数的语法为：

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

参数说明：

• start：起始数字
• stop：终止数字
• num：生成的数值数目，默认为50
• endpoint：是否包括终止数字，默认为True
• retstep：是否返回步长，默认为False
• dtype：生成的数组的数据类型，默认为None，表示默认数据类型

示例：

import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 5)
print(x)

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