Python SciPy interpolate.lagrange用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.interpolate.lagrange 的用法。

用法:

scipy.interpolate.lagrange(x, w)#

返回一个拉格朗日插值多项式。

给定两个一维数组x和w,通过点返回拉格朗日插值多项式(x, w).

警告：此实现在数值上不稳定。即使选择最佳，也不要期望能够使用超过 20 个点。

参数 ：：

x： array_like

x 表示一组数据点的 x 坐标。

w： array_like

w 表示一组数据点的 y 坐标，即 f(x)。

返回 ：：

lagrange： numpy.poly1d 实例

拉格朗日插值多项式。

例子：

将 \(f(x) = x^3\) 插值 3 个点。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.interpolate import lagrange
>>> x = np.array([0, 1, 2])
>>> y = x**3
>>> poly = lagrange(x, y)

由于只有 3 个点，因此拉格朗日多项式的次数为 2。明确地，它由下式给出

\[\begin{split}\begin{aligned} L(x) &= 1\times \frac{x (x - 2)}{-1} + 8\times \frac{x (x-1)}{2} \\ &= x (-2 + 3x) \end{aligned}\end{split}\]

>>> from numpy.polynomial.polynomial import Polynomial
>>> Polynomial(poly.coef[::-1]).coef
array([ 0., -2.,  3.])

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x_new = np.arange(0, 2.1, 0.1)
>>> plt.scatter(x, y, label='data')
>>> plt.plot(x_new, Polynomial(poly.coef[::-1])(x_new), label='Polynomial')
>>> plt.plot(x_new, 3*x_new**2 - 2*x_new + 0*x_new,
...          label=r"$3 x^2 - 2 x$", linestyle='-.')
>>> plt.legend()
>>> plt.show()