Comment tracer une courbe lisse dans Matplotlib

Souvent, vous souhaiterez peut-être tracer une courbe lisse dans Matplotlib pour un graphique linéaire. Heureusement, cela est facile à faire à l’aide des fonctions SciPy suivantes :

• scipy.interpolate.make_interp_spline()
• scipy.interpolate.BSpline()

Ce tutoriel explique comment utiliser ces fonctions en pratique.

Exemple : tracer une courbe lisse dans Matplotlib

Le code suivant montre comment créer un graphique linéaire simple pour un ensemble de données :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#create data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])

#create line chart
plt.plot(x,y)
plt.show()

Notez que le graphique linéaire n’est pas complètement fluide puisque les données sous-jacentes ne suivent pas une ligne fluide. Nous pouvons utiliser le code suivant pour créer une courbe lisse pour cet ensemble de données :

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

#create data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])

#define x as 200 equally spaced values between the min and max of original x 
xnew = np.linspace(x.min(), x.max(), 200) 

#define spline
spl = make_interp_spline(x, y, k=3)
y_smooth = spl(xnew)

#create smooth line chart 
plt.plot(xnew, y_smooth)
plt.show()

Notez que plus le degré que vous utilisez pour l’argument k est élevé, plus la courbe sera « ondulée ». Par exemple, considérons le graphique suivant avec k=7 :

from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

#create data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])

#define x as 200 equally spaced values between the min and max of original x 
xnew = np.linspace(x.min(), x.max(), 200) 

#define spline with degree k=7
spl = make_interp_spline(x, y, k=7)
y_smooth = spl(xnew)

#create smooth line chart 
plt.plot(xnew, y_smooth)
plt.show()

En fonction de la courbure souhaitée pour la ligne, vous pouvez modifier la valeur de k.

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