はじめに
Jupyter notebookの対話的な機能であるipywidgetsのinteractを使用して、Scipyのinterpolate.interp1dによる補間データの間隔を調整する方法を解説します。このテクニックを用いることで、データ補間の結果をリアルタイムで視覚化し、最適なパラメータを見つけることができます。
コード
解説
モジュールのインポート
データの生成
np.linspace()を使用して0から20までを21等分した配列を生成します。また、np.random.rand()を用いて、0から1の範囲のランダムな値を持つ21個の要素からなる配列を作成します。
補間するための関数の生成
補間関数はinterp1d(x, y)のように生成します。kind=cubicを指定すると、３次スプラインによる補間が行われます。
図の表示
空のプロット（l, = ax.plot([], [], ‘c-‘, label=’Cubic’, zorder=1)）を事前に作成しておき、ここにinteractで調整した補間データを後から挿入します。
ipywidgetsの設定
np.linspace()の分割数を変化させることで、データ間隔を調整できます。分割数を大きくするほどデータ間隔は狭くなります。
調整したデータxx上で補間データf2(xx)を生成し、l.set_xdata(xx)とl.set_ydata(yy)を使ってプロットに反映させます。
interact(f, x=(11,101))という形式で指定すると、xの値を11から101の範囲でスライダーを使って調整できるようになります。
xを調整したときの図の変化
データ数が多いほど補間曲線がスムーズになっていることがわかります。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)まとめ
ipywidgetsのinteract機能を活用することで、Scipyの補間機能のパラメータをスライダーで調整しながらリアルタイムで結果を確認できることがわかりました。この方法は、データ解析や可視化において直感的な操作性を提供し、効率的な作業を可能にします。
参考
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