Python插值sin函数的最近法

我写了简单的代码使用正弦函数插值，最近的方法。我的问题是这是代码，对吗？在我看来，函数应该由直线组成。曲线显示在生成的图形上

编辑：

我想推动自己的插值算法，我试着将2个值的和除以2

lst = list(x0)
for i, val in enumerate(lst):
    lst[i] = lst[i] + lst[i+1] / 2

x0 = tuple(lst)

plt.plot(x0, y0, label='nearest')

---

但它不能正常工作

问题是，绿线被绘制为所有点之间的连接图，而点太少。也许您误解了

np.linspace

的工作原理。如果增加点的数量（并更改为仅将点绘制为连接线），您将得到一个看起来更像您可能期望的结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d
import math

# Original "data set" --- 21 random numbers between 0 and 1.
x0 = np.arange(9)
y0 = [math.sin(i) for i in x0]

plt.plot(x0, y0, 'o', label='Data')
plt.grid(linestyle="-", color=(0.7, 0.8, 1.0))

x = np.linspace(0, 8, 1000)

# Available options for interp1d
options = ('linear', 'nearest')

f = interp1d(x0, y0, kind='nearest')    # interpolation function
plt.plot(x, f(x), '.', label='nearest')      # plot of interpolated data

plt.legend()
plt.show()

---

s/x=np.linspace（0,8，len（x0）*2）/x=np.linspace（0,8，）len（x0）*2-1）/

您的意思是希望蓝色点通过直线连接吗？这里有两个插值。使用

interp1d

插值一次，然后使用另一种插值方法再次插值

plt.plot

以生成该折线图。此处没有曲线。直线图在你给它的点之间建立了直线连接，这些点不是由蓝点绘制的点。好的，谢谢，这不起作用。如何在没有interp1d的情况下进行插值？为什么要这样做？我怀疑用其他方法在性能或可读性方面都会有很大的提高。我只想试试。我尝试划分两个元素，但在枚举（lst）中I，val的lst=list（x0）不正确

lst=list（x0）：lst[I]=lst[I]+lst[I]/2 x0=tuple（lst）plt.plt（x0，y0，label='nearest'）

要进行“最近”插值还是“线性”插值？在“最近”中，不应计算值之间的平均值。您应该将每个

x

四舍五入到最接近的

x0

，然后使用该

x0

的对应

y0

。我需要最接近的插值

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d
import math

# Original "data set" --- 21 random numbers between 0 and 1.
x0 = np.arange(9)
y0 = [math.sin(i) for i in x0]

plt.plot(x0, y0, 'o', label='Data')
plt.grid(linestyle="-", color=(0.7, 0.8, 1.0))

x = np.linspace(0, 8, 1000)

# Available options for interp1d
options = ('linear', 'nearest')

f = interp1d(x0, y0, kind='nearest')    # interpolation function
plt.plot(x, f(x), '.', label='nearest')      # plot of interpolated data

plt.legend()
plt.show()