解读 拉格朗日插值法python,保你学明白

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了解读 拉格朗日插值法python,保你学明白。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概述拉格朗日插值法

什么是插值法

插值法是一种数学方法,用于在已知数据点(离散数据)之间插入数据,以生成连续的函数曲线。

插值法可以用于确定一个未知数据点的值,并简化复杂的数学计算过程。

插值法的应用广泛,如统计学、工程学、科学研究等领域。

拉格朗日插值法的原理

格朗日插值法是一种多项式插值法。该方法基于拉格朗日函数的思想,用于通过已知数据点的插值多项式求解未知数据点的值。

拉格朗日插值法的具体过程如下:

  1. 确定已知数据点
  2. 构造拉格朗日函数,该函数用于计算每个已知数据点的影响值
  3. 求解拉格朗日函数的系数
  4. 通过拉格朗日函数预测未知数据点的值

拉格朗日插值法是一种通用的插值法,适用于一维、二维以及多维的数据点,其精度和效率取决于已知数据点的数量和分布。

拉格朗日公式

拉格朗日插值公式是一种数学插值方法,用于根据给定的一些已知的点的函数值,求出函数在任意一点的值。

公式如下:

L ( x ) = ∑ ( y i ∗ l i ( x ) ) L(x) = ∑(y_i * l_i(x)) L(x)=(yili(x))

其中, y i y_i yi 是已知点的函数值, l i ( x ) l_i(x) li(x) 是拉格朗日基函数,由下式定义:

l i ( x ) = ( x − x 0 ) ∗ ( x − x 1 ) ∗ . . . ∗ ( x − x i − 1 ) / [ ( x i − x 0 ) ∗ ( x i − x 1 ) ∗ . . . ∗ ( x i − x i − 1 ) ] l_i(x) = (x-x_0) * (x-x_1) * ... * (x-x_i-1) / [(x_i-x_0) * (x_i-x_1) * ... * (x_i-x_i-1)] li(x)=(xx0)(xx1)...(xxi1)/[(xix0)(xix1)...(xixi1)]

拉格朗日插值公式是一种多项式插值,适用于在多个点上插值。

使用该公式进行插值时,需要构造多项式,然后对该多项式进行求值,得到函数在任意点的值。

拉格朗日插值法的代码实现

import numpy as np

def lagrange_interpolation(x_known, y_known, x_new):
    n = len(x_known)
    y_new = 0
    for i in range(n):
        p = y_known[i]
        for j in range(n):
            if j != i:
                p *= (x_new - x_known[j]) / (x_known[i] - x_known[j])
        y_new += p
    return y_new

# 定义已知的数据点
x_known = np.array([0, 1, 2, 3])
y_known = np.array([1, 2, 4, 8])

# 计算新的数据点
x_new = 1.5
y_new = lagrange_interpolation(x_known, y_known, x_new)
print(y_new)

我们导入了 numpy 库,以方便使用矩阵运算。

我们定义了一个名为 lagrange_interpolation() 的函数,该函数接受三个参数: x_knowny_knownx_new
这三个参数分别是已知数据点的横坐标、纵坐标和新数据点的横坐标。

函数中的 n 变量代表了已知数据点的个数。接下来使用循环枚举每一个已知数据点,通过拉格朗日插值法的公式进行计算。

最后,将每一个已知数据点的计算结果加起来,得到的结果即为新数据点的纵坐标的值。

Python 进行拉格朗日插值的主要知识点

  • NumPy 库:提供科学计算和数组计算的工具。

  • Polyfit 函数:使用多项式拟合的函数,可以根据已知的数据点拟合多项式,并返回多项式的系数。

  • Polyval 函数:可以根据多项式的系数和需要计算的点的值,计算多项式在该点的值。

  • Linspace 函数:可以生成等差数列,可以作为插值点的值。

Polyfit 函数

polyfit() 函数是 Python 的 NumPy 库中拉格朗日插值法的主要实现函数。

它可以用来计算最高次数为 N 的多项式拟合系数,以适应给定的输入数据和输出数据。

polyfit() 函数的语法格式如下:

numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)
  • x:输入数据,一维数组。
  • y:输出数据,一维数组。
  • deg:多项式的次数。
  • rcond:正则化的逆条件数。
  • full:是否返回详细结果。
  • w:样本权重。
  • cov:是否返回协方差矩阵。

返回值:如果 full 为 False,则返回拟合系数,否则返回拟合系数,协方差矩阵和其他信息。

Polyval 函数

Polyval 函数是一个拉格朗日插值法的重要知识点,是 numpy 库中拉格朗日插值的函数。

它的主要作用是通过已经计算的系数,在给定的点处进行插值。

语法:

numpy.polyval(p, x)

参数:

  • p:已经计算的系数,即需要拉格朗日插值的数据的多项式的系数。
  • x:需要插值的点的值。

返回值:

插值的结果。

示例:

import numpy as np

p = [1, 2, 3]  # 已知多项式系数
x = 5  # 要插值的点
result = np.polyval(p, x)

print("插值结果为:", result)

Linspace函数

Linspace函数是numpy中的一个函数,用于生成等差数列。

它的主要作用是将一段区间均匀分割成若干份,每一份代表一个数值。常用于生成x轴的数据,作为拉格朗日插值的横坐标。

该函数的语法为:

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

参数说明:

  • start:起始数字
  • stop:终止数字
  • num:生成的数值数目,默认为50
  • endpoint:是否包括终止数字,默认为True
  • retstep:是否返回步长,默认为False
  • dtype:生成的数组的数据类型,默认为None,表示默认数据类型

示例:

import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 5)
print(x)

📢📢📢📢📢📢
💗 你正在阅读 【梦想橡皮擦】 的博客
👍 阅读完毕,可以点点小手赞一下
🌻 发现错误,直接评论区中指正吧
📆 橡皮擦的第 873 篇原创博客

👇 全网 6000+人正在学习的 爬虫专栏 👇👇👇👇文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-718252.html

  • ⭐️ Python 爬虫 120,点击订购 ⭐️
  • ⭐️ 爬虫 100 例教程,点击订购 ⭐️

到了这里,关于解读 拉格朗日插值法python,保你学明白的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数学建模笔记】【第三讲】拉格朗日插值法,牛顿插值法,分段三次埃尔米特插值法及其MATLAB实践

    温馨提示:本文共有3748字,阅读并理解全文大概需要15-20分钟 数模比赛中,常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析,而有时候现有的数据是极少的,不足以支撑分析的进行,这时就 需要使用一些数学的方法,“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足

    2024年02月05日
    浏览(37)
  • Lagrange插值法实验:求拉格朗日插值多项式和对应x的近似值matlab实现(内附代码)

    已知函数表: 求出Lagrange 插值多项式,并计算x=1.2处的y的近似值。 求解多项式: 求解近似值: 请输入横坐标向量X: X=[1, 2, 4, 5] 请输入纵坐标向量Y: Y=[16,12,8,9] 基函数为: q1(x)=(11 x^2)/12 - (19 x)/6 - x^3/12 + 10/3 q2(x)=(29 x)/6 - (5 x^2)/3 + x^3/6 - 10/3 q3(x)=(4 x^2)/3 - (17 x)/6 - x^3/6 + 5/3 q4(x)=

    2024年02月08日
    浏览(35)
  • 深度学习基础知识 最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法

    最邻近插值:将每个目标像素找到距离它最近的原图像素点,然后将该像素的值直接赋值给目标像素 优点 :实现简单,计算速度快 缺点 :插值结果缺乏连续性,可能会产生锯齿状的边缘,对于图像质量影响较大,因此当处理精度要求较高的图像时,通常会采用更加精细的插

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • openCV实战-系列教程5:边缘检测(Canny边缘检测/高斯滤波器/Sobel算子/非极大值抑制/线性插值法/梯度方向/双阈值检测 )、原理解析、源码解读 ?????OpenCV实战系列总目录

    打印一个图片可以做出一个函数: Canny是一个科学家在1986年写了一篇论文,所以用自己的名字来命名这个检测算法,Canny边缘检测算法这里写了5步流程,会用到之前《openCV实战-系列教程》的内容。  使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强

    2024年02月11日
    浏览(40)
  • 算法--插值法

    插值法是一种数学方法,主要用于通过已知的离散数据来估算未知值。常见的插值法有线性插值、最近邻插值、双线性插值和双三次插值。以下是其基本原理和应用: 线性插值:假设在两个已知数据点之间,数据的变化是线性的,因此可以通过已知的两点的坐标来计算经过这

    2024年01月18日
    浏览(28)
  • 基于Matlab的插值问题(Lagrange插值法、三次插值多项式)

    要求 1、 利用Lagrange插值公式 L n ( x ) = ∑ k = 0 n ( ∏ i = 0 , i ≠ k n x − x i x k − x i ) y k {L_n}(x) = sumlimits_{k = 0}^n {left( {prodlimits_{i = 0,i ne k}^n {frac{{x - {x_i}}}{{{x_k} - {x_i}}}} } right)} {y_k} L n ​ ( x ) = k = 0 ∑ n ​ ( i = 0 , i  = k ∏ n ​ x k ​ − x i ​ x − x i ​ ​ ) y k ​ 编写出

    2024年02月07日
    浏览(31)
  • 数学建模之插值法

    数模比赛中,常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析,而有时候现有的数据是极少的,不足以支撑分析的进行,这时就需要使用一些数学的方法,“ 模拟产生 ”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求,这就是插值的作用。 那什么是插值法? 插值法又可以分

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • 上采样(最近邻插值、双线性插值法、反池化、转置卷积)

    一般图像分割的时候,需要对图像进行像素级别的分类,因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将feature map还原到原图大小,在FCN和U-net等网络中都提到了上采样的操作,这里会一些上采样的方法进行总结。 最简单的图像缩放算法就是最近邻插值,也称作零阶插值,就

    2024年02月05日
    浏览(48)
  • Matlab图像处理-灰度插值法

    最近邻法 最近邻法是一种最简单的插值算法,输出像素的值为输入图像中与其最邻近的采样点的像素值。是将 ( u 0 , v 0 ) (u_0,v_0) 点最近的整数坐标 u , v (u,v) 点的灰度值取为 ( u 0 , v 0 ) (u_0,v_0) 点的灰度值。 在 ( u 0 , v 0 ) (u_0,v_0) 点各相邻像素间灰度变化较小时,这种方法是一

    2024年02月10日
    浏览(37)
  • 数学建模学习笔记(一):插值法

    本文主要内容是分享博主在学习MATLAB插值与拟合过程中的一些笔记与见解,并记录使用代码实现的过程 一维插值问题可描述为:已知函数在 x 0 , x 1 , … , x n x_0,x_1,…,x_n x 0 ​ , x 1 ​ , … , x n ​ 处的值 y 0 , y 1 , … , y n y_0,y_1,…,y_n y 0 ​ , y 1 ​ , … , y n ​ ,求简单函数 p (

    2024年02月06日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包