PyPlot を使用した滑らかな線のプロット

PyPlot には、データの視覚化をカスタマイズするためのさまざまな方法が用意されています。一般的なタスクの 1 つは、プロットされた点間の線を滑らかにして、より連続的な外観を作成することです。 Gnuplot で滑らかな線を作成するのは "smooth cplines" オプションを使用するのが簡単ですが、PyPlot では少し異なるアプローチが必要です。 scipy.interpolate モジュールを使用します。このモジュールは、スプラインという名前の強力なツールを提供します。このツールは、一連のデータ点を介してスプライン関数をフィッティングすることによって補間曲線を生成できます。以下に例を示します:

from scipy.interpolate import spline # 300 は、T.min と T.max の間に生成するポイントの数を表します。 xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300) power_smooth = スプライン(T, パワー, xnew) plt.plot(xnew,power_smooth) plt.show()

from scipy.interpolate import spline

# 300 represents the number of points to generate between T.min and T.max
xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300)  

power_smooth = spline(T, power, xnew)

plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()

注scipy バージョン 0.19.0 以降では、スプライン関数は非推奨になりました。互換性を維持するには、以下に示すように BSpline クラスを使用できます。

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline # 300 は、T.min と T.max の間に生成するポイントの数を表します。 xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300) spl = make_interp_spline(T, power, k=3) # type: BSpline power_smooth = spl(xnew) plt.plot(xnew, power_smooth) plt.show()