本文實例為大家分享了python實現(xiàn)拉格朗日插值及作圖，供大家參考，具體內(nèi)容如下

python代碼

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX = input('x的值：').split(’ ’)Y = input('y的值：').split(’ ’)x = input('要預測的值：')print(’n’)X = np.array(X).astype(np.float64)Y = np.array(Y).astype(np.float64)x = np.array(x).astype(np.float64)n = len(X)# 原函數(shù)def fun(x): return np.sin(x)# 累乘函數(shù)def T(x, i, X): T_i = 1 for x_i in X: if X[i] == x_i: continue T_i = T_i * (x-x_i) return T_i# 插值基函數(shù)def P(i, x, X, Y): P_i = T(x, i, X)/T(X[i], i, X) * Y[i] return P_i# 計算預測值def L(x, X, Y): result = 0 for i in range(n): result = result + P(i, x, X, Y) return resulty = L(x, X, Y) print('預測結果：' + str(y) + ’n’)print('誤差：' + str(fun(x) - y))# 畫圖X_n = np.linspace(0, 1, 50)Y_n = fun(X_n)x_n = np.linspace(0, 1, 50)y_n = L(x_n, X, Y)l1, = plt.plot(X_n, Y_n, label=’theory’)l2, = plt.plot(x_n, y_n, label=’prediction’,linestyle=’--’)plt.legend(handles=[l1,l2,],labels=[’theory’,’prediction’], loc=’best’)plt.show()

代碼測試結果（輸入方式如圖所示）：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。