У меня есть набор взвешенных x,y точек, как показано ниже (полный набор находится здесь):
# x y w
-0.038 2.0127 0.71
0.058 1.9557 1
0.067 2.0016 0.9
0.072 2.0316 0.83
...
Мне нужно найти сглаженную линию, которая регулирует эти точки в соответствии с присвоенной каждой важностью, то есть: больший вес означает, что точка данных должна иметь большую релевантность.
Это код, который у меня есть до сих пор, который в основном применяет gaussian_filter1d к данным (я понял идею из этого вопроса: сглаживание линий алгоритм на питоне?):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
# Read data from file.
data = np.loadtxt('data_file', unpack=True)
x, y, w = data[0], data[1], data[2]
# Return evenly spaced numbers over a specified interval.
t = np.linspace(0, 1, len(x))
t2 = np.linspace(0, 1, 100)
# One-dimensional linear interpolation.
x2 = np.interp(t2, t, x)
y2 = np.interp(t2, t, y)
# Obtain Gaussian filter with fixed sigma value.
sigma = 7
x3 = gaussian_filter1d(x2, sigma)
y3 = gaussian_filter1d(y2, sigma)
# Make plot.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
plt.scatter(x, y, marker="o", c=w, s=40, cmap=cm, lw=0.5, vmin=0, vmax=1)
plt.plot(x3, y3, "r", lw=2)
plt.show()
Этот код создает следующий график (более синие точки имеют более высокое значение веса):
Проблема в том, что при подгонке не учитываются веса, присвоенные каждой точке. Как я могу ввести эту информацию в фильтр Гаусса?
