如何使用 scipy.interpolate.spline 在 PyPlot 图形中创建更平滑的线条？

使用 PyPlot 平滑线条

您的目标是平滑连接图表中数据点的线条，以增强其视觉吸引力。虽然有些教程可能看起来令人生畏，但有一种使用 scipy.interpolate.spline 的简单方法。

<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>

在此脚本中，样条曲线对原始数据点进行插值并生成更平滑的曲线。调整 num_points 来控制平滑度。

平滑前：
[未平滑线图的图像]

平滑后：
[平滑线图的图像]

使用此技术，您可以轻松提高 PyPlot 中绘图的视觉吸引力。

以上是如何使用 scipy.interpolate.spline 在 PyPlot 图形中创建更平滑的线条？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！