SciPy的UnivariateSpline产生非常不准确的结果

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plt.plot(x_list, np.absolute(eig_function)**2);

产生分析纯预期正弦函数：

spl = UnivariateSpline(x_list, np.absolute(eig_function)**2); 
plt.plot(x_list, spl(xs))

产生

这不是预期的，从我的理解样条应该导致更多数据点具有相同的值。为什么UnivariateSpline不起作用？

请提供数据集，以便可以复制问题。另外，它看起来像你一次调用'plt.plot（）'，但是你显示了两个图 – Stelios

@Desire可能需要什么额外的代码？样条曲线的矢量'eig_functions'与常规绘图相同。 –

必须使用UnivariateSpline(x, y, s=0)才能获得准确结果。换句话说，在这种情况下，平滑因素导致数据的“平滑”。

spl = UnivariateSpline(x_list, np.absolute(eig_function)**2, s=0); 
plt.plot(x_list, spl(xs))

2017-10-08 13:20:23

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