scipy.interpolate.spline을 사용하여 PyPlot 그래프에서 더 부드러운 선을 만드는 방법은 무엇입니까?

PyPlot으로 선 평활화

귀하의 목표는 그래프의 데이터 포인트를 연결하는 선을 평활화하여 시각적 매력을 높이는 것입니다. 일부 튜토리얼이 어려워 보일 수도 있지만 scipy.interpolate.spline을 사용하는 간단한 접근 방식이 있습니다.

<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>

이 스크립트에서 스플라인은 원본 데이터 포인트를 보간하고 더 부드러운 곡선을 생성합니다. num_points를 조정하여 매끄러움 수준을 제어하세요.

스무딩 전:
[스무딩되지 않은 선 그래프 이미지]

스무딩 후:
[매끄러운 선 그래프 이미지]

이 기술을 사용하면 PyPlot에서 플롯의 시각적 매력을 쉽게 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 scipy.interpolate.spline을 사용하여 PyPlot 그래프에서 더 부드러운 선을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!