以下に、make_interp_spline関数を使用してデータを補間する手順を示します。
- 必要なライブラリをインポートします。
import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline- 補間に使用するデータセットを作成します。例えば、x軸とy軸の値を持つ2つの配列を作成します。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 6, 8])- make_interp_spline関数を使用して、補間に必要なスプライン曲線を作成します。
spline = make_interp_spline(x, y)- 補間曲線上の新しいデータポイントを生成します。例えば、0.1から5.0までの範囲で100個のデータポイントを生成します。
x_new = np.linspace(0.1, 5.0, 100)
y_new = spline(x_new)- グラフを描画して、補間結果を視覚化します。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', label='Original Data')
plt.plot(x_new, y_new, '-', label='Interpolated Data')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()以上の手順により、make_interp_spline関数を使用してデータを補間することができます。補間されたデータは、滑らかな曲線で元のデータポイントを結びつけるため、不足しているデータを推定するのに役立ちます。