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python样条插值函数 python线性插值代码( 二 )

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通过龙格现象，我们会发现 ， 当节点数量趋向于无穷时 ， 插值的误差会趋向于无穷大：
那么，如何避免这一情况呢，可以把我们原先的等距节点替换成Chebyshev节点，但是如果我们的离散数据确实等距，这一方法不好用，那么就可以才用分段插值 ， 我们的程序对龙格现象也是这样处理的 。
分段插值就是将高次多项式拆分成多个低次多项式，一般都拆分成三次多项式 。
由于插值和拟合常常一起出现，所以这里也简单提一下拟合 。
拟合是对你给出的离散数据，作出于数据 差距最小 的函数 ， 另外，按照拟合的结果，拟合也分线性拟合和非线性拟合 。
拟合与插值的差别就在于，插值必须过节点，但是拟合不需要 ， 所以拟合曲线的整体效果会更好，也就是更平滑 。
拟合一般都用在数据分析里，因为拟合曲线更能够看出整体的变化趋势嘛 。
这篇文章写起来难度还是想当大，如果我的描述有问题的话，欢迎评论区留言 。
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