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  • 动态绘制平滑曲线.rar

    2020-04-06 16:08:04
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  • matlab绘制平滑曲线

    千次阅读 2021-04-23 16:56:27
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  • Qt通过鼠标或者触屏,实时绘制平滑曲线,通常有两种方式实现:矢量绘图和非矢量绘图,这两种画线方式从实现上有些不同,其原理也不太一样,稍后会做详细介绍。博客介绍:...
  • 主要为大家详细介绍了UGUI绘制多点连续的平滑曲线,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 易语言源码易语言动态绘制平滑曲线源码.rar
  • 主要介绍了Qt 鼠标/触屏绘制平滑曲线(支持矢量/非矢量方式),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • MATLAB绘制平滑曲线

    2012-05-06 16:15:19
    x=[0 0.1 0.16 0.27 0.41 0.48 0.59 0.8]; y=[5 9 70 118 100 17 0 5]; y1=[22.8 22.8 22.8 22.8 22.8 22.8 22.8 22.8]; values1=spcrv([[x(1) x x(end)];[y(1) y y(end)]],3,1000); values2=spcrv([[x(1) x x(end)]...
  • 主要为大家详细介绍了python用插值法绘制平滑曲线,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 目的:通过SPI从硬件上采集数据点,然后通过这些点绘制平滑曲线,最后可以根据该曲线计算精度,要求精度能达到0.01以上!基本思路:1.采集原始数据集,即point点集;2.对这些点进行曲线拟合处理后,产生新的曲线点集;...

    目的:

    通过SPI从硬件上采集数据点,然后通过这些点绘制平滑的曲线,最后可以根据该曲线计算精度,要求精度能达到0.01以上!

    基本思路:

    1.采集原始数据集,即point点集;

    2.对这些点进行曲线拟合处理后,产生新的曲线点集;

    3.用新点集进行绘制,保证是连续光滑的曲线.

    但是用最小二乘法拟合曲线的时候出现了点问题,拟合后还是和我直接用Moveto,lineto连接的一样效果,并没有变呈平滑的曲线!是什么原因呢?

    //绘制平滑抛物线

    const int  Clip=10;

    void Draw2DGraph::DrawFreeLine()

    {

    HPEN mhPen = CreatePen(PS_SOLID,1,RGB(255,0,0));

    HPEN mOldPen = (HPEN)SelectObject(hMem,mhPen);

    //int i=0,j=0;

    int n=12;    //采样点个数

    POINT point[12];

    POINT Pt[12];

    double t1,t2,t3,t,a,b,c,d,x,y;

    point[0].x = 0;

    point[0].y = 0;

    /*用户坐标转换成屏幕坐标*/

    for (int k = 1;k

    {

    point[k].x = rectClient.left+100+(CTTestpointSet[m_Index][k-1]/m_dXMaxValue)*5*STEP_LEN_X;

    point[k].y = rectClient.bottom-100-50-(CTTestpointVoltage[m_Index][k-1]/m_dYMaxValue)*5*STEP_LEN_Y;

    }

    point[0].x = point[1].x;

    point[0].y = point[1].y;

    POINT pt = point[10];

    point[11] = pt;

    t=0.5f/Clip;

    MoveToEx(hMem,point[1].x,point[1].y,NULL);

    for (int

    展开全文
  • from netCDF4 import datasetfrom pylab import *import numpyfrom scipy import interpolatefrom scipy.interpolate import spline#passing the filenameroot_grp=Dataset('C:\\Python27\\MyPrograms\\nnt206rwpuvw...

    from netCDF4 import dataset

    from pylab import *

    import numpy

    from scipy import interpolate

    from scipy.interpolate import spline

    #passing the filename

    root_grp=Dataset('C:\\Python27\\MyPrograms\\nnt206rwpuvw.nc')

    #getting values of u component

    temp1 = root_grp.variables['ucomponent']

    data1 = temp1[:]

    u=data1[0]

    #getting values of v component

    temp2 = root_grp.variables['wcomponent']

    data2 = temp2[:]

    v=data2[0]

    #getting values of w component

    temp3 = root_grp.variables['wcomponent']

    data3 = temp3[:]

    w=data3[0]

    #creating a new array

    array=0.15*numpy.arange(1,55).reshape(1,54)

    #aliasing

    y=array[0]

    #sub-plots

    f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1,3, sharey=True)

    ax1.plot(u,y,'r')

    ax2.plot(v,y,'g')

    ax3.plot(w,y,'b')

    #texts

    ax1.set_title('u component',fontsize=16,color='r')

    ax2.set_title('v component',fontsize=16,color='g')

    ax3.set_title('w component',fontsize=16,color='b')

    show()

    展开全文
  • 文章目录引言一、使用 `scipy.ndimage.gaussian_filter1d()` 高斯核类绘制平滑曲线二、使用 `scipy.interpolate.make_interp_spline()` 样条插值类绘制平滑曲线三、使用 `scipy.interpolate.interp1d` 插值类绘制...

    文章出处:https://www.delftstack.com/zh/howto/matplotlib/matplotlib-plot-smooth-curve/

    引言

    • 使用 scipy.ndimage.gaussian_filter1d() 高斯核类绘制平滑曲线
    • 使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 样条插值类绘制平滑曲线
    • 使用 scipy.interpolate.interp1d 插值类绘制平滑曲线

    本教程解释了如何使用 ScipyMatplotlib 包中的模块从给定坐标绘制一条平滑的曲线。

    默认情况下,matplotlib.pyplot.plot() 函数是通过将数据中相邻的两个点用直线连接起来产生曲线,因此 matplotlib.pyplot.plot() 函数对于少量的数据点并不能产生平滑曲线。

    为了绘制一条平滑曲线,我们首先要对曲线拟合一条曲线,并利用曲线找到 x 值对应的 y 值,并以无限小的空隙分开。最后,我们通过绘制那些间隙很小的点,得到一条平滑曲线

    一、使用 scipy.ndimage.gaussian_filter1d() 高斯核类绘制平滑曲线

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
    
    x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
    y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])
    y_smoothed = gaussian_filter1d(y, sigma=5)
    
    plt.plot(x, y_smoothed)
    plt.title("Spline Curve Using the Gaussian Smoothing")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plt.show()
    

    输出

    在这里插入图片描述
    sigma 参数代表高斯核的标准差,增加 sigma 的值会得到更平滑的曲线。

    二、使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 样条插值类绘制平滑曲线

    import numpy as np
    from scipy.interpolate import make_interp_spline
    import matplotlib.pyplot as plt 
    
    x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
    y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])
    
    model=make_interp_spline(x, y)
    
    xs=np.linspace(1,7,500)
    ys=model(xs)
    
    plt.plot(xs, ys)
    plt.title("Smooth Spline Curve")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plt.show()
    

    输出
    在这里插入图片描述
    它通过使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 首先确定花键曲线的系数,绘制出一条平滑的花键曲线。我们用给定的数据来估计花样曲线的系数,然后用系数来确定间隔紧密的 x 值y 值,使曲线平滑。绘制曲线需要沿 X 轴 1 到 7 之间间隔相等的 500

    三、使用 scipy.interpolate.interp1d 插值类绘制平滑曲线

    import numpy as np
    from scipy.interpolate import interp1d
    import matplotlib.pyplot as plt 
    
    x=np.array([1,2,3,4,5,6,7])
    y=np.array([100,50,25,12.5,6.25,3.125,1.5625])
    
    cubic_interploation_model=interp1d(x,y,kind="cubic")
    xs=np.linspace(1,7,500)
    ys=cubic_interploation_model(xs)
    
    plt.plot(xs, ys)
    plt.title("Spline Curve Using Cubic Interpolation")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plt.show()
    

    输出

    在这里插入图片描述
    它使用 scipy.interpolate.interp1d 类生成一条立方插值曲线,然后我们使用这条曲线来确定间距紧密的 x 值,从而得到一条平滑的曲线。绘制曲线时,需要在 X 轴上 1 和 7 之间取间隔相等的 500 个点。

    展开全文
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  • MATLAB绘制平滑曲线.doc

    2020-05-19 23:40:43
    - PAGE PAGE 3 欢迎下载 MATLAB绘制平滑曲线 x=[0.1 0.16 0.27 0.41 0.48 0.59 0.8]; y=[8 70 118 100 9 0 5]; 以上是每一个X和Y对应的坐标请问如何编程能够绘制平滑曲线这个图形就像二次函数一样的 如果要在图中...
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    2021-12-01 11:23:03
    传入绘制的x与y即可得到平滑后的x与y def smooth_xy(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray): from scipy.interpolate import interp1d cubic_interploation_model = interp1d(x_value, y_value, kind="cubic...
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空空如也

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如何绘制平滑曲线