Python小白的数学建模课-22.插值方法

发布网友发布时间：2024-10-20 03:56

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热心网友时间：2024-11-16 05:56

在Python小白的数学建模课程中，我们深入探讨了插值与拟合这两种基本的数学建模和数据处理方法的区别。插值要求近似曲线精确经过所有给定数据点，而拟合则更注重全局接近，反映数据变化趋势。插值往往用于图像处理和缺失数据处理，避免过拟合问题；而回归则侧重于变量间关系的研究，包括模型建立和预测。

Scipy工具箱中的插值工具箱提供了丰富的功能，如线性插值、B样条插值等，适用于一维、二维和*数据。一维插值方法如interp1d，能根据给定数据创建插值函数，如样条函数插值，适用于内插值，但不可进行外推。UnivariateSpline类则可以进行有限范围的外插值，但需谨慎使用，以防失真或发散。

二维插值通过interp2d类实现，例如在图像处理中，它能根据二维数据点集生成插值函数，如(x, y)值输入，返回z轴值。类 interp2d 的参数允许调整插值方法，不同方法的比较可通过例程展示。