Python | Numpy np.hermefit() 方法

介绍

np.hermefit() 方法是 NumPy 库中的一个函数，用于进行 Hermite 插值拟合。Hermite 插值是一个利用多项式函数进行曲线解析拟合的方法，它的优点是可以准确拟合样本数据并保证它们在给定点的导数与所示导数相等。在科学和工程应用中，这种插值方法广泛应用于曲线拟合、信号处理、图像处理等领域。

语法

numpy.hermefit(x, y, axis=-1)

参数：

• x：ndarray 类型，表示输入的单独输入变量
• y：ndarray 类型，表示对应于 x 变量的依赖变量
• axis：对于多维数组，表示拟合应该沿着哪个轴计算，缺失时默认为最后一个维度

返回值：

• p：ndarray 类型，表示返回多项式系数

使用样例

import numpy as np

# 构造随机数据
x = np.linspace(-5, 5, num=10)
y = np.exp(-x ** 2) + np.random.randn(x.shape[0]) * 0.05

# Hermite 插值拟合
coeffs = np.hermefit(x, y)

# 结果可视化
import matplotlib.pyplot as plt

xx = np.linspace(-5, 5, num=100)
yy = np.polyval(coeffs, xx)
plt.figure()
plt.scatter(x, y)
plt.plot(xx, yy)
plt.show()

输出：

总结

通过上述讨论，我们可以得出结论：使用 np.hermefit() 方法可以在样本点集上进行 Hermite 插值拟合；并且拟合结果会返回多项式系数。此外，由于 Hermite 插值本身的特点，计算的结果可信度较高。