-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathinterpolacja.py
64 lines (56 loc) · 2.87 KB
/
interpolacja.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Funkcja do interpolacji najbliższego sąsiada
def nearest_neighbor_interpolation(x, y, x_new):
y_new = [] # Tworzenie pustej listy na nowe wartości y
for xi in x_new: # Przechodzenie przez nowe wartości x
closest_idx = np.argmin(np.abs(x - xi)) # Znalezienie indeksu najbliższego sąsiada
y_new.append(y[closest_idx]) # Dodanie wartości y dla najbliższego sąsiada
return np.array(y_new) # Zwrócenie nowych wartości y jako tablicy
# Funkcja do interpolacji liniowej
def linear_interpolation(x, y, x_new):
y_new = [] # Tworzenie pustej listy na nowe wartości y
for xi in x_new: # Przechodzenie przez nowe wartości x
if xi <= x[0]: # Sprawdzenie, czy wartość x_new jest mniejsza niż pierwsza wartość w x
y_new.append(y[0]) # Jeśli tak, dodanie pierwszej wartości y
elif xi >= x[-1]: # Sprawdzenie, czy wartość x_new jest większa niż ostatnia wartość w x
y_new.append(y[-1]) # Jeśli tak, dodanie ostatniej wartości y
else:
idx = np.where(x > xi)[0][0] # Znalezienie indeksu, gdzie wartość x przekracza x_new
x_left, x_right = x[idx - 1], x[idx] # Określenie sąsiednich wartości x
y_left, y_right = y[idx - 1], y[idx] # Określenie sąsiednich wartości y
slope = (y_right - y_left) / (x_right - x_left) # Obliczenie nachylenia prostej
y_interp = y_left + slope * (xi - x_left) # Obliczenie interpolowanej wartości y
y_new.append(y_interp) # Dodanie interpolowanej wartości y
return np.array(y_new) # Zwrócenie nowych wartości y jako tablicy
# Dane wejściowe
x1 = np.linspace(0, 5, 10) # Przykładowe wartości x
y1 = np.sin(x1) # Wartości y dla funkcji sinus
x2 = np.linspace(0, 5, 100) # Nowe wartości x dla interpolacji
# Tworzenie wykresu dla (x1, y1)
plt.plot(x1, y1, '.-r')
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel('y1')
plt.title('Wykres x1 na y1')
plt.savefig("Wykres oryginalny")
plt.show(block=False)
# Interpolacja najbliższego sąsiada
y2_nearest = nearest_neighbor_interpolation(x1, y1, x2) # Wywołanie funkcji interpolacji najbliższego sąsiada
# Tworzenie nowego wykresu dla (x2, y2) - Interpolacja najbliższego sąsiada
plt.figure()
plt.plot(x2, y2_nearest, '.-b')
plt.xlabel('x2')
plt.ylabel('y2')
plt.title('Interpolacja najbliższego sąsiada - Wykres x2 na y2')
plt.savefig("Wykres najblizszego sasiada")
plt.show(block=False)
# Interpolacja liniowa
y2_linear = linear_interpolation(x1, y1, x2) # Wywołanie funkcji interpolacji liniowej
# Tworzenie nowego wykresu dla (x2, y2) - Interpolacja liniowa
plt.figure()
plt.plot(x2, y2_linear, '.-g')
plt.xlabel('x2')
plt.ylabel('y2')
plt.title('Interpolacja liniowa - Wykres x2 na y2')
plt.savefig("Wykres interpolacji liniowej")
plt.show()