python - 如何在python中做Bspline

Question

我正在尝试Bspline用我的回归数据绘制 a ，但它不起作用。该图显示了散点图，但没有插值spline：

#library##
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyfit
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import scipy.interpolate as interpolate
from scipy.interpolate import BSpline
##select x,y ##
select2 = df.groupby('Customer_Age')['Customer_Gender'].value_counts().rename('count').reset_index()
x = pd.DataFrame(select2['Customer_Age']).values.reshape(-1, 1)
y = select2['count'].values.reshape(-1, 1)
## polinomal ##
pre_process = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = pre_process.fit_transform(x)
##predict#
pr_model = LinearRegression()
pr_model.fit(x_poly, y)
y_pred = pr_model.predict(x_poly)
##B-spline##
t, c, k = interpolate.splrep(x, y, s=0, k=4)
N = 100
xmin, xmax = x.min(), x.max()
xx = np.linspace(xmin, xmax, N)
spline = interpolate.BSpline(t, c, k, extrapolate=False)
##plot##
plt.plot(x, y, 'bo', label='Original points')
plt.plot(xx, spline(xx), 'r', label='BSpline')
plt.grid()
plt.legend(loc='best')
plt.show()

我的方法导致以下输出t, c, k：

    t: [17.  17.  17.  17.  17.  18.  18.5 19.  19.5 20.  20.5 21.  21.5 22.
     22.5 23.  23.5 24.  24.5 25.  25.5 26.  26.5 27.  27.5 28.  28.5 29.
     29.5 30.  30.5 31.  31.5 32.  32.5 33.  33.5 34.  34.5 35.  35.5 36.
     36.5 37.  37.5 38.  38.5 39.  39.5 40.  40.5 41.  41.5 42.  42.5 43.
     43.5 44.  44.5 45.  45.5 46.  46.5 47.  47.5 48.  48.5 49.  49.5 50.
     50.5 51.  51.5 52.  52.5 53.  53.5 54.  54.5 55.  55.5 56.  56.5 57.
     57.5 58.  58.5 59.  59.5 60.  60.5 61.  61.5 62.  62.5 63.  63.5 64.
     64.5 65.  65.5 66.  66.5 67.  67.5 68.  68.5 69.  69.5 70.  70.5 71.
     71.5 72.  72.5 73.  73.5 74.  74.5 75.  75.5 76.  76.5 77.5 78.  78.5
     79.5 80.5 81.  81.5 83.  84.  84.5 85.5 87.  87.  87.  87.  87. ]
    c: [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
     nan nan nan nan nan nan nan  6.  0.  0.  0.  0.  0.]
    k: 4

这是我的 x 和 y 数据的结构：

Customer_Age    Customer_Gender count
0   17  M   846
1   17  F   460
2   18  M   970
3   18  F   790
4   19  M   1188

标签： pythonpandasmatplotlibinterpolationspline