PyPlot による滑らかな線のプロット
PyPlot には、データ視覚化をカスタマイズするためのさまざまな方法が用意されています。一般的なタスクの 1 つは、プロットされた点間の線を滑らかにして、より連続的な外観を作成することです。 Gnuplot で滑らかな線を作成するのは「smooth cplines」オプションを使用するのが簡単ですが、PyPlot では少し異なるアプローチが必要です。
scipy.interpolate による線の平滑化
1 つの解決策は次のとおりです。 scipy.interpolate モジュールを使用します。このモジュールは、スプラインという名前の強力なツールを提供します。このツールは、一連のデータ点を介してスプライン関数をフィッティングすることによって補間曲線を生成できます。以下に例を示します。
<code class="python">from scipy.interpolate import spline # 300 represents the number of points to generate between T.min and T.max xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300) power_smooth = spline(T, power, xnew) plt.plot(xnew,power_smooth) plt.show()</code>
このコードは、元のデータ ポイントにスプラインを当てはめることによって滑らかな曲線を作成します。
スプラインの非推奨
scipy バージョン 0.19.0 以降では、スプライン関数が非推奨になったことに注意してください。互換性を維持するには、以下に示すように BSpline クラスを使用できます。
<code class="python">from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline # 300 represents the number of points to generate between T.min and T.max xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300) spl = make_interp_spline(T, power, k=3) # type: BSpline power_smooth = spl(xnew) plt.plot(xnew, power_smooth) plt.show()</code>
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