scipy.interpolate.
拉格朗日#
- scipy.interpolate.lagrange(x, w)[源代码][源代码]#
返回一个拉格朗日插值多项式。
给定两个一维数组 x 和 w,返回通过点
(x, w)
的拉格朗日插值多项式。警告:此实现数值上不稳定。即使点数选择得当,也不要期望能使用超过约20个点。
- 参数:
- xarray_like
x 表示一组数据点的 x 坐标。
- warray_like
w 表示一组数据点的 y 坐标,即 f(x)。
- 返回:
- lagrange :
numpy.poly1d
实例numpy.poly1d 实例 拉格朗日插值多项式。
- lagrange :
示例
通过3个点插值 \(f(x) = x^3\)。
>>> import numpy as np >>> from scipy.interpolate import lagrange >>> x = np.array([0, 1, 2]) >>> y = x**3 >>> poly = lagrange(x, y)
由于只有3个点,拉格朗日多项式的次数为2。具体来说,它由以下公式给出:
\[\begin{split}\begin{aligned} L(x) &= 1\times \frac{x (x - 2)}{-1} + 8\times \frac{x (x-1)}{2} \\ &= x (-2 + 3x) \end{aligned}\end{split}\]>>> from numpy.polynomial.polynomial import Polynomial >>> Polynomial(poly.coef[::-1]).coef array([ 0., -2., 3.])
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x_new = np.arange(0, 2.1, 0.1) >>> plt.scatter(x, y, label='data') >>> plt.plot(x_new, Polynomial(poly.coef[::-1])(x_new), label='Polynomial') >>> plt.plot(x_new, 3*x_new**2 - 2*x_new + 0*x_new, ... label=r"$3 x^2 - 2 x$", linestyle='-.') >>> plt.legend() >>> plt.show()