PyPlot의 기본 선 그림 방법은 데이터 점을 직선으로 연결합니다. 이 접근 방식은 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 들쭉날쭉한 선을 초래할 수 있습니다. 다행히 scipy.interpolate.spline을 사용하여 이러한 선을 매끄럽게 만드는 쉬운 방법이 있습니다.
<code class="python"># Import necessary libraries import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.interpolate import spline # Define data arrays 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]) # Generate a smoothed spline xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300) power_smooth = spline(T, power, xnew) # Plot the smoothed line plt.plot(xnew, power_smooth) plt.show()</code>
매끄럽게 하기 전:
스무딩 후:
또는 scipy.interpolate.make_interp_spline의 BSpline을 사용하여 보다 현대적인 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
<code class="python"># Import make_interp_spline and BSpline from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline # Generate a smoothed spline using BSpline spl = make_interp_spline(T, power, k=3) power_smooth = spl(xnew) # Plot the smoothed line plt.plot(xnew, power_smooth) plt.show()</code>
위 내용은 PyPlot 및 Scipy를 사용하여 Python에서 선 플롯을 매끄럽게 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!