Matplotlib の線の平滑化

Matplotlib では、通常、プロットはデータ点を直線で結びます。特定のシナリオではこれが許容される場合もありますが、結果のグラフはギザギザになったり、見た目に魅力がないものになる場合があります。この問題は、線を滑らかにすることで解決でき、より洗練された有益な視覚化が可能になります。

SciPy の内挿の使用

Matplotlib で線を滑らかにするには、SciPy ライブラリの機能を利用できます。 scipy.interpolate.spline を呼び出すことで、元のデータ ポイントを通過する滑らかな曲線を生成する内挿関数を生成できます。

from scipy.interpolate import spline

T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
power = np.array([1.53E 03, 5.92E 02, 2.04E 02, 7.24E 01, 2.72E 01, 1.10E 01, 4.70E 00])

xnew = np.linspace(T.min(), T.max(), 300)  # Define the number of points for smoothing

power_smooth = spline(T, power, xnew)

plt.plot(xnew, power_smooth)

SciPy バージョン 0.19.0 以降では、スプラインは非推奨となり、BSpline クラスに置き換えられました。同様の結果を得るには、次のコードを使用できます:

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

spl = make_interp_spline(T, power, k=3)  # k=3 indicates cubic spline interpolation
power_smooth = spl(xnew)

plt.plot(xnew, power_smooth)

平滑化効果の視覚化

直線を含む元のプロットと平滑化されたプロットを明確に比較できます:

[Before]( https://i.sstatic.net/dSLtt.png)
[After](https://i.sstatic.net/olGAh.png)

画像からもわかるように、線を滑らかにしていますギザギザを除去し、より視覚的に魅力的で有益なグラフを作成します。