.. मैं प्रक्षेप का सही प्रकार के लिए तलाश कर रहा हूँ कम से कम चौरसाई

Question

मैं matplotlib में एक पंक्ति प्लॉट करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ के साथ numpy/scipy/matplotlib के साथ लाइन (बहुभुज श्रृंखला) प्लॉट करने के लिए कैसे .. मैं चाहता हूँ इस

की तरह कुछ

जहां हर पंक्ति सुस्त हो जाती है। मैं

x_new = np.arange(x, x_length, 1) 
tck = interpolate.splrep(x, y, s=3) 
y_new = interpolate.splev(x_new, tck, der=0) 
ax.plot(x_new, y_new, color+lstyle) 

के रूप में scipy और matplotlib के कई संयोजन की कोशिश की, इस तरह के, लेकिन सबसे अच्छा परिणाम मिलता है मैं

लाइन एक बढ़ती हुई चर का प्रतिनिधित्व करता है .. इसलिए यह एक गलत प्रतिनिधित्व है । मेरे द्वारा किस चीज की खोज की जा सकती है?

धन्यवाद

संपादित करें: निम्नलिखित

take x and y 
calculate spline for each three points 
x[0], x[1], x[2] ... x[1], x[2], x[3] ... and so on 
for each y[n] sums every computation done for it and divide by number of 
computations (i.e. y[1] is computed for triplette x[0..2] and x[1..3] so the 
sum is divided by two (average for each point is taken as its value) 

Answer 1

उस प्रकार के ग्राफ के लिए, आप monotonic इंटरपोलेशन चाहते हैं। PchipInterpolator कक्षा (जिसे आप अपने छोटे उर्फ ​​pchip द्वारा संदर्भित कर सकते हैं) में।अंतर्वेशन इस्तेमाल किया जा सकता:

import numpy as np 
from scipy.interpolate import pchip 
import matplotlib.pyplot as plt 


# Data to be interpolated. 
x = np.arange(10.0) 
y = np.array([5.0, 10.0, 20.0, 15.0, 13.0, 22.0, 20.0, 15.0, 12.0, 16.0]) 

# Create the interpolator. 
interp = pchip(x, y) 

# Dense x for the smooth curve. 
xx = np.linspace(0, 9.0, 101) 

# Plot it all. 
plt.plot(xx, interp(xx)) 
plt.plot(x, y, 'bo') 
plt.ylim(0, 25) 
plt.grid(True) 
plt.show() 

परिणाम:

Answer 2

समस्या यह है मैं अपने आप को एक से विधि लागू करने के बारे में सोच रहा हूँ, लेकिन मैं अगर यह पहले से ही किया गया है पता नहीं है .. छद्म कोड है एक प्रदर्शन समस्या नहीं है। यह एक इंटरपोलेशन समस्या है। आप स्पलीन कार्यों का उपयोग कर interpolating कर रहे हैं। सही इंटरपोलेशन विधि चुनना आपके पास मौजूद डेटा के प्रकार के आधार पर बहुत अधिक है। आप एक इंटरपोलेशन फ़ंक्शन होने की अपेक्षा नहीं कर सकते हैं जो हर परिस्थिति में सही व्यवहार करेगा (इंटरपोलेशन के पास यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि आपका फ़ंक्शन बढ़ रहा है)।

Answer 3

आप या तो

scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline पर गौर करना चाहिए और कश्मीर पैरामीटर के साथ खेलते हैं (पट्टी की डिग्री)

या scipy.interpolate.UnivariateSpline और कश्मीर और एस पैरामीटर के साथ खेलते हैं।

Answer 4

यह समझना महत्वपूर्ण है कि इंटरपोलेशन विज़ुअलाइज़ेशन के लिए केवल एक पंक्ति नहीं है। यह एक गणितीय मॉडल है जो आपको लगता है कि सिस्टम कैसा व्यवहार करता है (वह सिस्टम जो आपके द्वारा मापा गया डेटा उत्पन्न करता है)। विभिन्न प्रकार के इंटरपोलेशन सिस्टम के बारे में अलग-अलग धारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

तो, यदि आप जानते हैं कि आपका सिस्टम ऐसा है कि एक चर केवल बढ़ सकता है, तो आपको उचित मॉडल (यानी उपयुक्त इंटरपोलेशन का उपयोग करना चाहिए) फिट करना चाहिए। अपने डेटा को देखते हुए, यह दूसरी डिग्री बहुपद की तरह दिखता है या एक घातीय कार्य अच्छी तरह से फिट हो सकता है। एक लोस (स्थानीय प्रतिगमन) फिट भी काम करेगा। आप numpy.polyfit(), या scipy.optimize.curve_fit() के साथ जेनेरिक वक्र फिटिंग जैसे अनुरूप कार्यों का उपयोग कर सकते हैं। यदि आपके पास सिस्टम के बारे में और जानकारी है, तो आपको इसका चयन करने के लिए इसका उपयोग करना चाहिए कि कौन सा मॉडल फिट हो।

Answer 5

मैंने थोड़ा सा देखा है। क्या आप चाहते हैं

एक लय घन प्रक्षेप कहा जाता है,

विकिपीडिया here देखते हैं। आपके पास here के बारे में गणित पर चर्चा है और मुझे पाइथन here में एक कार्यान्वयन मिला है। अगर यह कार्यशील है, तो मुझे बताएं!