B样条插值：Python实现给定一些坐标，在这些坐标中间插入一些坐标，使得它们更连贯

本文主要是介绍B样条插值：Python实现给定一些坐标，在这些坐标中间插入一些坐标，使得它们更连贯，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

参考：Python 中常用的插值方法

如果你希望在给定的坐标之间插入一些新的坐标，使得它们更连贯，那么你可以使用线性插值的方法。你可以使用NumPy库中的 numpy.interp 函数来实现这个功能。

下面是一个例子，演示如何使用Python和NumPy库来插入新的坐标：

import numpy as np  
from scipy.interpolate import interp1d  
# 假设你有一些坐标  
coordinates = [(1, 2), (3, 4), (5, 6),(7,8)]  # 注意：三次样条至少需要四个点进行插值# 将这些坐标转换为NumPy数组  
coords = np.array(coordinates)  # 插入新坐标的数量  
n = 2  # 计算新坐标列表的长度  
new_length = coords.shape[0] + n 
new_coords = np.zeros((new_length,2)) new_coords[:,0] = np.linspace(min(coords[:,0]), max(coords[:,0]), new_length)# 使用线性插值来插入新的坐标
# f1 = interp1d( coords[:,0], coords[:,1],kind='linear')
# new_coords[:,1] = f1(new_coords[:,0])# 使用spline又称三次方样条数据插值，三次插值来插入新的坐标
# 整个序列相当于拟合成了多段三次函数拼接的曲线，且这些三次曲线中，任意相邻的曲线在相邻点的一阶导数和二阶导数都是与相等的，所以拼接起来的整体曲线是平滑的。
spline = interp1d( coords[:,0], coords[:,1],kind='cubic')
new_coords[:,1] = spline(new_coords[:,0])  # 打印新的坐标列表  
print(new_coords)

[[1.  2. ][2.2 3.2][3.4 4.4][4.6 5.6][5.8 6.8][7.  8. ]]

这个例子中，我们首先将原始的坐标列表转换为NumPy数组，然后使用 numpy.interp 函数来在原始坐标之间插入新的坐标。numpy.interp 函数使用线性插值来计算新的坐标值。最后，我们打印新的坐标列表。

注意，这个例子假设你希望在原始坐标之间均匀地插入新的坐标。如果你有其他的插入策略，你可能需要修改代码来实现你的需求。

这篇关于B样条插值：Python实现给定一些坐标，在这些坐标中间插入一些坐标，使得它们更连贯的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---