import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?interP?as?pi


#?t:根據t為幾輸出不同算法圖像，num：取點個數
def?gui（t?num）:
????x1?=?range（100）
????x2?=?[]
????y1?=?[]
????y2?=?range（100）
????for?i?in?range（100）:
????????y1.append（0）
????????x2.append（0）
????#?print（x1?y1）
????plt.plot（x1?y1）
????plt.plot（x2?y2）
????#?plt.show（）
????pos?=?plt.ginput（num）
????#?print（pos）

????x?=?[]
????y?=?[]

????for?k?in?range（num）:
????????x.append（int（pos[k][0]））
????????y.append（int（pos[k][1]））

????#?print（x?y）
????n?=?len（x）

????x.sort（）

????li?=?pi.PyInterpolation（x?y?n）
????lj?=?pi.PyInterpolation（x?y?n）
????lk?=?pi.PyInterpolation（x?y?n）
????‘調用插值函數，形成坐標組‘

????while?True:
????????plt.figure（）
????????#?plt.plot（x?y）

????????if?t?==?1:
????????????li.lagrange（）
????????????plt.plot（li.X?li.Y）
????????????break
????????elif?t?==?2:
????????????li.newton（）
????????????plt.plot（li.X?li.Y）
????????????break
????????elif?t?==?3:
????????????li.spline（）
????????????plt.plot（li.X?li.Y）
????????????break
????????elif?t?==?4:
????????????li.lagrange（）
????????????plt.plot（li.X?li.Y?linewidth=‘1‘?label=“lagrange“?color=‘red‘）
????????????plt.legend（loc=‘upper?right‘）
????????????#?print（li.X?li.Y）
????????????lj.newton（）
????????????plt.plot（lj.X?lj.Y?linewidth=‘1‘?label=“newton“?color=‘blue‘）
????????????plt.legend（loc=‘upper?right‘）
????????????#?print（lj.X?lj.Y）
????????????lk.spline（）
????????????plt.plot（lk.X?lk.Y?linewidth=‘1‘?label=“spline“?color=‘green‘）
????????????plt.legend（loc=‘upper?right‘）
????????????#?print（lk.X?lk.Y）
????????????break
????plt.show（）
????‘根據t不同畫不同插值函數的圖‘