{"id":995,"date":"2023-07-28T01:29:05","date_gmt":"2023-07-28T01:29:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/glatte-kurve-matplotlib\/"},"modified":"2023-07-28T01:29:05","modified_gmt":"2023-07-28T01:29:05","slug":"glatte-kurve-matplotlib","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/glatte-kurve-matplotlib\/","title":{"rendered":"So zeichnen sie eine glatte kurve in matplotlib"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise eine glatte Kurve in Matplotlib f\u00fcr ein Liniendiagramm zeichnen. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit den folgenden SciPy-Funktionen einfach zu bewerkstelligen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.interpolate.make_interp_spline.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">scipy.interpolate.make_interp_spline()<\/a><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.interpolate.BSpline.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">scipy.interpolate.BSpline()<\/a><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Zeichnen einer glatten Kurve in Matplotlib<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man ein einfaches Liniendiagramm f\u00fcr einen Datensatz erstellt:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\nx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\ny = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create line chart<\/span>\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (x,y)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10342 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lisse1.png\" alt=\"\" width=\"453\" height=\"339\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass das Liniendiagramm nicht v\u00f6llig glatt ist, da die zugrunde liegenden Daten keiner glatten Linie folgen. Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir eine glatte Kurve f\u00fcr diesen Datensatz erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy.interpolate <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> make_interp_spline, BSpline\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\nx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\ny = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define x as 200 equally spaced values between the min and max of original x<\/span> \nxnew = np. <span style=\"color: #3366ff;\">linspace<\/span> ( <span style=\"color: #993300;\">x.min<\/span> (), <span style=\"color: #993300;\">x.max<\/span> (), <span style=\"color: #008000;\">200<\/span> ) \n\n<span style=\"color: #008080;\">#define spline<\/span>\nspl = <span style=\"color: #3366ff;\">make_interp_spline<\/span> (x, y, k= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\ny_smooth = <span style=\"color: #3366ff;\">spl<\/span> (xnew)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create smooth line chart<\/span> \nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (xnew, y_smooth)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10343 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lisse2.png\" alt=\"Glatte Kurve in Matplotlib\" width=\"456\" height=\"335\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Kurve umso \u201ewelliger\u201c wird, je h\u00f6her der Grad ist, den Sie f\u00fcr das <strong>k-<\/strong> Argument verwenden. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden Graphen mit <strong>k=7<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy.interpolate <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> make_interp_spline, BSpline\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\nx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\ny = np.array([4, 9, 12, 30, 45, 88, 140, 230])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define x as 200 equally spaced values between the min and max of original x<\/span> \nxnew = np. <span style=\"color: #3366ff;\">linspace<\/span> ( <span style=\"color: #993300;\">x.min<\/span> (), <span style=\"color: #993300;\">x.max<\/span> (), <span style=\"color: #008000;\">200<\/span> ) \n\n<span style=\"color: #008080;\">#define spline with degree k=7<\/span>\nspl = <span style=\"color: #3366ff;\">make_interp_spline<\/span> (x, y, k= <span style=\"color: #008000;\">7<\/span> )\ny_smooth = <span style=\"color: #3366ff;\">spl<\/span> (xnew)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create smooth line chart<\/span> \nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (xnew, y_smooth)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10346 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lisse3.png\" alt=\"Glatt gekr\u00fcmmter Spline in Matplotlib\" width=\"431\" height=\"317\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je nachdem, welche Kr\u00fcmmung die Linie haben soll, k\u00f6nnen Sie den Wert von k \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-anzeigeraster\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So zeigen Sie Gitterlinien in Matplotlib-Plots an<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-entfernt-zecken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So entfernen Sie H\u00e4kchen aus Matplotlib-Plots<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/log-plot-matplotlib\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So erstellen Sie Matplotlib-Plots mit logarithmischen Skalen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise eine glatte Kurve in Matplotlib f\u00fcr ein Liniendiagramm zeichnen. 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