第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............

主要介绍了python 一维二维插值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一维插值 插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。 拉格朗日插值多项式：当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式的次数较高，可能出现不一致的收敛情况，而且计算复杂。随着样点增加，高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。 分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。 样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差，这样就避免了使用高阶多项

本文实例讲述了Python使用scipy模块实现一维卷积运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 介绍 signal模块包含大量滤波函数、B样条插值算法等等。下面的代码演示了一维信号的卷积运算。 二 代码 import numpy as np import scipy.signal x = np.array([1,2,3]) h = np.array([4,5,6]) print(scipy.signal.convolve(x, h))#一维卷积运算 三 运行结果 [ 4 13 28 2