技术标签： python数据平滑处理
我认为平滑(即滤波),插值和曲线拟合之间存在混淆,
>过滤/平滑：我们对数据应用运算符,以便以消除高频振荡的方式修改原始y点.这可以通过例如scipy.signal.convolve,scipy.signal.medfilt,scipy.signal.savgol_filter或基于FFT的方法来实现.
>插值：我们从可用的数据点创建数据的连续本地表示.插值定义了函数在数据点之间的行为方式,但不修改数据点本身.请参阅scipy.interpolate.interp1d.虽然,为了使事情更复杂spline interpolation其实也做了一些平滑.
>曲线拟合：我们通过一些分析函数拟合数据点.这允许在我们的数据中确定x和y之间的全局关系,但是需要具有关于合适拟合函数的一些先前的见解.请参阅scipy.optimize.curve_fit
在这种特殊情况下,我们可以使用的方法是首先在统一网格上进行插值(如@agomcas的答案中所示),然后应用Savitzky-Golay滤波器来平滑数据.或者,数据可以适合某些分析表达式,比如基于tanh函数,但这需要进一步调整：
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.signal import savgol_filter
import numpy as np
x = np.array([0.0, 2.4343476531707129, 3.606959459205791, 3.9619355597454664, 4.3503348239356558, 4.6651002761894667, 4.9360228447915109, 5.1839565805565826, 5.54180996605135
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