我有一组带权重的 x,y
点,如下所示(完整数据集在这里):
# x y w
-0.038 2.0127 0.71
0.058 1.9557 1
0.067 2.0016 0.9
0.072 2.0316 0.83
...
我需要找到一条平滑的线,根据分配给每个点的重要性进行调整,即更高的权重意味着数据点应该具有更高的相关性。
这是我目前的代码,基本上将一个高斯滤波器应用于数据(我从这个问题中得到了灵感:Python中的线平滑算法?):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
# Read data from file.
data = np.loadtxt('data_file', unpack=True)
x, y, w = data[0], data[1], data[2]
# Return evenly spaced numbers over a specified interval.
t = np.linspace(0, 1, len(x))
t2 = np.linspace(0, 1, 100)
# One-dimensional linear interpolation.
x2 = np.interp(t2, t, x)
y2 = np.interp(t2, t, y)
# Obtain Gaussian filter with fixed sigma value.
sigma = 7
x3 = gaussian_filter1d(x2, sigma)
y3 = gaussian_filter1d(y2, sigma)
# Make plot.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
plt.scatter(x, y, marker="o", c=w, s=40, cmap=cm, lw=0.5, vmin=0, vmax=1)
plt.plot(x3, y3, "r", lw=2)
plt.show()
这段代码生成以下绘图(蓝色点具有更高的权重值):