[人工智能]Python-玩转数据-函数近似(插值拟合)

一、说明

在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。插值:用来填充图像变换时像素之间的空隙。

插值方法一般是适合于低维的问题。给定一组观测值（在x轴方向进行排序），基本的思想是对两个点之间的数据做回归，得到的结果是分段定义的函数可以较好的拟合原始函数，同时函数在数据点上是连续可微的，连续可微需要至少三次插值，即cubic spline。但是这个方法也可以应用于一般的二维甚至是线性的插值。

二、插值函数

splrep函数和splev函数处理回归系数的估计和回归结果的拟合。

主要参数如下表所示：
splrep 参数

splev 参数

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