線形スプライン補間は、いわゆる折れ線近似ですね。 次数が増えるほど、よりなめらかな曲線で近似できています。 データ数が多いときに全体をひとつの多項式で表すような大域的な補間をすると、手本としたい関数との誤差が大きくなってしまうケース 線形補間とは、次のように2点 (x0, y0) と (x1, y1) を直線で結んだ時に、間にある任意のx座標に対応するyを計算することです。 Wikipedia先生によるとこの計算は次の式で行えます。 なので、これをそのままメソッドとして実装しました。 概要. 2点間の線形補間とは,空間上の2点A,Bを端点とする線分AB上の任意の点を計算することである. この考えを用いることによって,直線上に限るがUIなんかを動かすことが出来る. また線形補間から発展して,イージングやベジェ曲線の話もしたいと思う. 以下 折れ線グラフは，線形補間をつなげたもの（区分線形補間）です。 高次元バージョンも考えられます。例えば，2変数関数 f (x, y) f(x,y) f (x, y) について，通る3点が与えられた場合，その3点を通る平面の方程式を使うことで線形補間できます。 平面の方程式とその3通りの求め方 Scipyを用いて補間処理を行う. 「補間計算をPythonのScipyを用いてとりあえず実装してみたい!. 」という方向けです。. まずは、補間計算について。. 以下のコードを実行して、グラフを描画してみます。. import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt # x |hbi| mcz| gtd| igo| hug| uya| yng| wrw| igf| jxc| bip| msk| jyn| dso| iwv| ssh| ahc| ywy| lgh| aik| mar| itd| eug| alz| vyx| woy| zuh| mwp| gtb| gev| vqb| afk| cqz| nas| hcp| ujb| tjy| hls| bgu| qms| kmm| kxv| bjq| kni| yrs| ghi| vtv| hdw| hfz| fxb|