homework_2018_1_03_1035441007.ipynb

Kernel: Python 3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import interpolate
%pylab inline

Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib

#Generamos los 3 puntos
x=[1,3,9]
y=[16,25,2]

#Graficamos los tres puntos
plt.plot(x,y , ".k")

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbbfd527588>]

#Usamos la función interp1d de Scipy que es de la forma scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind=''), donde
#x es el array con los datos de en x
#y es el array con los datos de en y
#Kind='' es un string ‘linear’, ‘nearest’, ‘zero’, ‘slinear’, ‘quadratic’, ‘cubic’ 

PolFit=interpolate.interp1d(x, y, kind='quadratic')

#Graficamos el ajuste y los puntos y obtenemos la gráfica del ajuste.

Xf=np.linspace(1,9,1000)
Yf=PolFit(Xf)
plt.plot(x, y, 'o', Xf, Yf, '-')
plt.ylabel('Eje Y')
plt.xlabel('Eje X')
plt.title('PUNTOS Y AJUSTE CON POLINOMIO GRADO 2')
plt.show()

# ELABORADO POR NATALIA ALVAREZ CC 1.035.441.007