python - 使用SciPy使样条曲线适合使用多个y值数据集

我想用一组常用的x值和三组y值生成一个平滑的样条曲线：

xs = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

ys1 = [0.2, 0.3, 0.1, 0.8, 0.7, 0.2, 0.1, 0.8, 0.9, 1.1]
ys2 = [0.1, 0.2, 0.4, 0.5, 0.8, 0.3, 0.2, 0.9, 1.2, 1.2]
ys3 = [0.1, 0.1, 0.4, 0.1, 0.9, 0.3, 0.1, 0.8, 0.9, 0.9]

查看样条曲线文档，我不确定是否使用了正确的函数，但我正在尝试使用RectBivariateSpline创建样条曲线。我试图做的是这样的事情，但我得到了一些错误，这使我认为我可能使用了错误的功能？

import scipy as scip
from scipy.interpolate import RectBivariateSpline

x_arr = scip.array(x_arr)
y_arr = scip.vstack((ys1, ys2, ys3))
spline = RectBivariate(x_arr, x_arr, y_arr)

最佳答案

RectBivariateSpline用于三维样条曲线，其中Z坐标作为二维数组给定，每个元素[i,j]对应于位置x[i]和y[j]。
在您的情况下，看起来更像是有3 X 2D样条曲线，您可以使用以下方法计算：

import scipy
from scipy.interpolate import spline
xnew = scipy.linspace(0, 10, 1000)
ys1 = spline(xs, ys1, xnew, order=3)
ys2 = spline(xs, ys2, xnew, order=3)
ys3 = spline(xs, ys3, xnew, order=3)

如果要采用平均样条曲线（如注释中所述）：

ys = np.vstack((ys1,ys2,ys3)).mean(axis=0)