make_interp_spline — английский термин. Это относится к функции в библиотеке SciPy, которая используется для создания плавной кривой интерполяции по набору точек данных. Эта функция обычно используется в численном анализе и научных вычислениях.

Вот пример использования функции make_interp_spline в Python:

import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline
# Sample data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 6, 8])
# Create an interpolation spline
spline = make_interp_spline(x, y)
# Generate new x values for smoother curve
x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
# Evaluate the spline at x_new
y_smooth = spline(x_new)
# Plot the original data and the interpolated curve
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', label='Original Data')
plt.plot(x_new, y_smooth, label='Interpolated Curve')
plt.legend()
plt.show()

В этом примере мы сначала определяем несколько образцов точек данных xи y. Затем мы передаем эти данные функции make_interp_spline, которая возвращает объект сплайна. Затем мы генерируем новые значения x (x_new), используя np.linspace, и оцениваем сплайн по этим новым значениям x, чтобы получить интерполированные значения y (y_smooth). Наконец, мы строим исходные точки данных и интерполированную кривую, используя matplotlib.