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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #导入数据 data1=pd.read_csv('data1.csv',encoding='gbk') #数据准备 X=data1.index #定义数据点 Y=data1['沪深300'].values #定义数据点 x=np.arange(0,len(data1),0.15) #定义观测点 #进行样条差值 import scipy.interpolate as spi #进行一阶样条差值 ipo1=spi.splrep(X,Y,k=1) #源数据点导入，生成参数 iy1=spi.splev(x,ipo1) #根据观测点和样条参数，生成插值 #进行三次样条拟合 ipo3=spi.splrep(X,Y,k=3) #源数据点导入，生成参数 iy3=spi.splev(x,ipo3) #根据观测点和样条参数，生成插值 ##作图 fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12)) ax1.plot(X,Y,label='沪深300') ax1.plot(x,iy1,'r.',label='插值点') ax1.set_ylim(Y.min()-10,Y.max()+10) ax1.set_ylabel('指数') ax1.set_title('线性插值') ax1.legend() ax2.plot(X,Y,label='沪深300') ax2.plot(x,iy3,'b.',label='插值点') ax2.set_ylim(Y.min()-10,Y.max()+10) ax2.set_ylabel('指数') ax2.set_title('三次样条插值') ax2.legend()
基于《Python 与量化投
来源gao!daima.com搞$代!码网
资 从基础到实战》的内容练习
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