本文实例为大家分享了python样条插值的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下
进口numpy np
熊猫作为pd导入
进口matplotlib。pyplot作为plt
plt.rcParams['字体。无衬线']=[' SimHei '] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['轴。unicode_minus ']=False #用来正常显示负号
#导入数据
data1=pd.read_csv (data1.csv,编码=' gbk ')
#数据准备
X=data1。指数#定义数据点
Y=data1['沪深300 ']。值#定义数据点
x=np.arange (0, len (data1), 0.15) #定义观测点
#进行样条差值
scipy.interpolate作为spi导入
#进行一阶样条差值
ipo1=spi.splrep (X, Y, k=1) #源数据点导入,生成参数
iy1=spi.splev (x, ipo1) #根据观测点和样条参数,生成插值
#进行三次样条拟合
ipo3=spi.splrep (X, Y, k=3) #源数据点导入,生成参数
iy3=spi.splev (x, ipo3) #根据观测点和样条参数,生成插值
# #作图
无花果(ax?, ax2)=plt.subplots (2, 1, figsize=(10、12))
ax1.plot (X, Y,标签='沪深300 ')
ax1.plot (x, iy1、“r”。标签=安逯档恪?
ax1.set_ylim (Y.min() -10年,Y.max () + 10)
ax1.set_ylabel(指数”)
ax1.set_title(“线性插值”)
ax1.legend ()
ax2.plot (X, Y,标签='沪深300 ')
ax2.plot (x, iy3, b。,标签=安逯档恪?
ax2.set_ylim (Y.min() -10年,Y.max () + 10)
ax2.set_ylabel(指数”)
ax2.set_title(“三次样条插值”)
ax2.legend ()
之前
基于《Python与量化投资从基础到实战》的内容练习
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
