Плановая плавная линия с PyPlot

У меня есть следующий простой script, который отображает график:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
power = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])

plt.plot(T,power)
plt.show()

Как и сейчас, линия идет прямо от точки к точке, которая выглядит нормально, но может быть лучше, на мой взгляд. Я хочу сгладить линию между точками. В Gnuplot я бы построил с smooth cplines.

Есть ли простой способ сделать это в PyPlot? Я нашел несколько учебников, но все они кажутся довольно сложными.

Ответы

Ответ 1

Вы можете использовать scipy.interpolate.spline чтобы сгладить ваши данные самостоятельно:

from scipy.interpolate import spline

xnew = np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max

power_smooth = spline(T,power,xnew)

plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()

Сплайн устарел в scipy 0.19.0, используйте вместо него класс Bspline.

Переход от spline к Bspline не является простым копированием /Bspline и требует небольшой настройки:

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

xnew = np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max

spl = make_interp_spline(T, power, k=3) #BSpline object
power_smooth = spl(xnew)

plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()

До:

После:

Ответ 2

Я предполагаю, что вы имеете в виду привязка кривой, а не сглаживание из контекста вашего вопроса. PyPlot не имеет встроенной поддержки для этого, но вы можете легко реализовать некоторые базовые настройки кривой, например, код здесь, или если вы используете GuiQwt, у него есть кривая . (Возможно, вы также могли бы украсть код из SciPy, чтобы это сделать).

Ответ 3

В этом примере сплайн работает хорошо, но если функция не является гладкой по своей природе и вы хотите иметь сглаженную версию, вы также можете попробовать:

from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d

ysmoothed = gaussian_filter1d(y, sigma=2)
plt.plot(x, ysmoothed)
plt.show()

если вы увеличите сигму, вы можете получить более сглаженную функцию.

Продолжайте с осторожностью с этим. Он изменяет исходные значения и может не соответствовать вашим ожиданиям.