获取R编程中插值得到的点列表——spline()和splinefun()函数

在数据分析和可视化中，有时候需要将数据进行插值处理，以便进行更多的数据分析和可视化操作。R编程语言有两个函数——spline()和splinefun()，可以方便地进行插值操作。

spline()函数

spline()函数可以对一维数据进行插值，其用法如下：

spline(x, y = NULL, n = 101, method = c("fmm", "natural", "periodic", "hyman")),

• x：原始数据的x轴；
• y：原始数据的y轴；
• n：插值后得到的数据点个数，缺省值为101；
• method：插值方法，缺省值为"fmm"。

spline()函数的返回值是一个列表，包含以下元素：

• x：插值后得到的数据点的x轴；
• y：插值后得到的数据点的y轴；
• yp：插值后得到的数据点的y'值，即插值函数的导数值；
• ypp：插值后得到的数据点的y''值，即插值函数的二阶导数值。

下面是一个简单的spline()函数的使用例子：

# 准备数据
x <- seq(-pi, pi, len = 25)
y <- sin(x)
npoints <- 101
 
# 插值
s <- spline(x, y, n = npoints)
 
# 可视化
plot(x, y, ylim = c(-1.5, 1.5), xlim = c(-pi, pi), col = "red", pch = 19, main = "Spline Interpolation")
lines(s$x, s$y, type = "l", col = "blue", lwd = 2)
legend("topright", legend = c("Original Data, 25 Points", "Spline Interpolation, 101 Points"), 
       col = c("red", "blue"), pch = c(19, NA), lwd = c(NA, 2))

上述代码使用25个点的正弦函数进行插值，并将插值后得到的数据点和原始数据点绘制在同一张图中，结果如下图所示：

splinefun()函数

splinefun()函数可以方便地将插值函数转化为一个可以直接使用的函数，其用法如下：

splinefun(x, y = NULL,
          method = c("fmm", "natural", "periodic", "hyman"),
          yleft = NA, yright = NA, 
          derivs = NULL, 
          interpolate = TRUE)

• x: 原始数据的x轴;
• y: 原始数据的y轴;
• method: 插值方法；
• yleft: 左边界的辅助值；
• yright: 右边界的辅助值；
• derivs: 衍生辅助向量；
• interpolate: 插值方式，缺省值为TRUE。

splinefun()函数的返回值是一个函数，可以直接使用返回的函数进行数据点的计算。下面是一个使用splinefun()函数的例子：

# 准备数据
x <- seq(-pi, pi, len = 25)
y <- sin(x)
 
# 插值
f <- splinefun(x, y)
 
# 使用插值函数计算
f(pi / 4)
 
# 输出结果
[1] 0.7071068

上述代码将正弦函数进行插值，并将插值函数转化为函数f。执行f(pi / 4)后，得到了对应的插值结果0.7071068。

总结

本文主要介绍了R编程中两个插值函数：spline()和splinefun()，并提供了相关的使用案例。这两个函数可以方便地将原始数据进行插值，以便进行更多的数据分析和可视化操作。