scipy.interpolate.spline を使用して PyPlot グラフでより滑らかな線を作成する方法

PyPlot による線の平滑化

目標は、グラフ内のデータ ポイントを接続する線を滑らかにして、視覚的な魅力を高めることです。チュートリアルによっては難しそうに見えるかもしれませんが、scipy.interpolate.spline.

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import spline

# Example data
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])

# Set the number of points for smoothing
num_points = 300

# Create a new x-axis with more points
xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), num_points)

# Interpolate data using a spline
power_smooth = spline(T, power, xnew)

# Plot the smoothed line
plt.plot(xnew, power_smooth)
plt.show()</code>

を使用した簡単なアプローチがあります。このスクリプトでは、スプラインが元のデータ ポイントを補間し、より滑らかな曲線を生成します。 num_points を調整して、滑らかさのレベルを制御します。

平滑化前:
[平滑化されていない折れ線グラフのイメージ]

平滑化後:
[平滑化された折れ線グラフのイメージ]

この手法を使用すると、PyPlot のプロットの視覚的な魅力を簡単に向上させることができます。

以上がscipy.interpolate.spline を使用して PyPlot グラフでより滑らかな線を作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。