print "***",np.sqrt(np.pi)
integrate.quad(lambda x: np.exp(-x**2), -np.inf,np.inf)
差值即在資料集已知資料點之間填補空白
scipy.interpolate函式可以根據實驗資料進行插值。
interpld類可以建立線性插值或者三次差值
import numpy as np
from seipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
建立資料點並新增雜訊
x =np.linspace(-18,18,36)
noise = 0.1*np.random.random(len(x))
signal = np.sinc(x)+noise
建立乙個線性插值函式，並應用於有五倍資料點個數的輸入陣列
interpreted = interpolate.interpld(x,signal)
x2 = np.linspace(-19,18,180)
y = interpreted(x2)
執行與前一步相同的操作，不過這裡使用三次插值
cubic = interpolate.interpld(x,signal,kind = "cubic")
y2 = cubic(x2)
使用繪圖
plt.plot(x,signal,'o',label = "date")
plt.plot(x2,y,'-',label="linear")
plt.plot(x2,y2,lw = 2,label = "cubic")
plt.legend()
plt.show()
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