Python數據分析在數學建模中的應用匯總（持續更新中！）

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5、Python實現統計描述以及計算皮爾遜相關系數

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csaps()函數對應python什么函數

return 值：只能返回一次，只要執行return函數就終止

返回值：沒有類型限制，也沒有個數限制

沒有return：None

返回一個值

返回多個值：元組

如何通過python實現三次樣條插值

spline函數可以實現三次樣條插值 x = 0:10; y = sin(x); xx = 0:.25:10; yy = spline(x,y,xx); plot(x,y,'o',xx,yy) 另外fnplt csapi這兩個函數也是三次樣條插值函數，具體你可以help一下！

數值分析中的樣條函數:使用scipy.interpolate.splrep函數實現

在 數學 學科 數值分析 中， 樣條 是一種特殊的 函數 ，由 多項式 分段定義。樣條的 英語 單詞spline來源于可變形的樣條工具，那是一種在 造船 和 工程制圖 時用來畫出光滑形狀的工具。在中國大陸，早期曾經被稱做“齒函數”。后來因為工程學術語中“放樣”一詞而得名。

在 插值 問題中，樣條插值通常比 多項式插值 好用。用低階的樣條插值能產生和高階的多項式插值類似的效果，并且可以避免被稱為 龍格現象 的數值不穩定的出現。并且低階的樣條插值還具有“保凸”的重要性質。

在 計算機科學 的 計算機輔助設計 和 計算機圖形學 中，樣條通常是指分段定義的多項式 參數曲線 。由于樣條構造簡單，使用方便，擬合準確，并能近似 曲線擬合 和交互式曲線設計中復雜的形狀，樣條是這些領域中曲線的常用表示方法。

scipy.interpolate.splrep（x，y，w = None，xb = None，xe = None，k = 3，task = 0，s = None，t = None，full_output = 0，per = 0，quiet = 1 ）

找到一維曲線的B樣條曲線表示。

給定數據點集，確定區間上度k的平滑樣條近似。(x[i], y[i])xb = x = xe

x，y： array_like

定義曲線y = f（x）的數據點。

w： array_like，optional

權重的嚴格正秩1數組，其長度與x和y相同。權重用于計算加權最小二乘樣條擬合。如果y值中的誤差具有矢量d給出的標準偏差，則w應為1 / d。默認值為1（len（x））。

xb, xe：float, optional

適合的間隔。如果為None，則它們分別默認為x [0]和x [-1]。

k： int，optional

花鍵擬合的程度。建議使用三次樣條。甚至應避免使用k值，尤其是在s值小的情況下。1 = k = 5

task：{1, 0, -1}, optional

如果task == 0，則在給定的平滑因子s下找到t和c。

如果task == 1，則找到t和c作為平滑因子s的另一個值。對于同一組數據，必須先前有一個task = 0或task = 1的調用（t將存儲為內部使用）

如果task = -1，則找到給定結點t的加權最小二乘樣條曲線。這些應該是內部結，因為兩端的結將自動添加。

s：float, optional

平滑條件。滿足以下條件來確定平滑度：sum（（w （y-g）） * 2，axis = 0）= s其中g（x）是（x，y）的平滑插值。用戶可以使用s來控制貼合度和貼合度之間的權衡。較大的s表示更平滑，而較小的s表示較不平滑。s的推薦值取決于權重w。如果權重代表y的標準偏差的倒數，則應在（m-sqrt（2 * m），m + sqrt（2 * m））范圍內找到一個好的s值，其中m是x，y和w中的數據點。默認值：如果提供了權重，則s = m-sqrt（2 * m）。如果未提供權重，則s = 0.0（內插）。

t：array_like, optional

任務= -1所需的結。如果給出，則任務自動設置為-1。

f：full_outputbool, optional

如果非零，則返回可選輸出。

per：bool, optional

如果非零，則將數據點視為周期為x [m-1]-x [0]的周期，然后返回平滑的周期樣條近似。不使用y [m-1]和w [m-1]的值。

quiet：bool, optional

非零以禁止顯示消息。不推薦使用此參數；請改用標準的Python警告過濾器。

Returns：

tck：tuple

元組（t，c，k），包含結向量，B樣條系數和樣條度。

fp：array, optional

樣條近似值的平方殘差的加權總和。

ier：int, optional

有關splrep成功的整數標志。如果ier = 0，則表示成功。如果[1,2,3]中的ier發生錯誤，但未引發。否則會引發錯誤。

msg：str, optional

對應于整數標志ier的消息。

下面插值一個函數

氣象 python 二維線性插值

scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan, rescale=False)

官網：

一維數組，shape為（n，） ，是需要插值的變量數據

如果需要插值的變量var是一個多維數組，則需要轉換成一維的

方法：var.ravel()

values的坐標，shape為（n，D），第一維需要與values長度相同，

D就是values的坐標軸個數

如果是在地圖上，D為2，分別是lon、lat，是values中對應的每個數據的lat和lon

插值過后的新的坐標，shape為(m, D) ，第二維與points的第二維相同

插值方法，有 ‘linear’, ‘nearest’, ‘cubic’

nearest：返回最接近插值點的數據點的值

linear：線性插值

cubic：三次樣條

用于填充輸入點凸包之外的請求點的值。如果未提供，則默認值為 nan 。此選項對‘nearest’ 方法無效。

在執行插值之前將點重新縮放到單位立方體。如果某些輸入維度具有不可比較的單位并且相差許多數量級，這將很有用。

python的image.nearest代表什么意思

from PIL import Imageimport os.pathimport globdef convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720): img=Image.open(jpgfile) new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR) new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpg...

分享題目：python三次樣條函數 三次樣條插值 python
轉載來源：http://vcdvsql.cn/article36/hejjpg.html

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