求若干时间点的气温值问题——分段线性和分段三次插值

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#python #开发语言 #分段线性 #分段三次插值

于 2023-06-15 16:00:39 首次发布

文章展示了如何使用Python的numpy和scipy.interpolate库进行分段线性和分段三次插值，以创建气温随时间变化的函数。通过插值方法，预测了特定时间点的温度，并用matplotlib进行结果可视化。相比于线性插值，三次插值提供了更平滑的曲线，更好地反映了温度趋势。

分别用分段线性和分段三次插值，求气温对时间的函数（Python程序，含可视化结果）

问题描述：
在凌晨1点至中午12点，每隔1小时测量一次温度为：[5，8，9，15，25，29，31， 30，22，25，27，24]；预测时间为 3.2，5.6，7.8，11.5时的温度。

测试用例：
温度：[5，8，9，15，25，29，31， 30，22，25，27，24]；
时间： 3.2，5.6，7.8，11.5。

1、分段线性插值算法实现：

import numpy as np
#import matplotlib
#matplotlib.use('Qt5Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d
X = np.arange(1, 13)
Y = np.array([5, 8, 9, 15, 25, 29, 31, 30, 22, 25, 27, 24])
f = interp1d(X, Y, 'linear')
print('预测值:'