7. 绘制B样条曲线 为了更直观地理解手动计算得到的B样条曲线,我们通过绘图表示。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义基函数 def N02(x): return np.where((0 <= x) & (x < 1), 1 - x, 0) def N12(x): return np.where((0 <= x) & (x < 1), x, np.where(...
0],[1,2],[2,1],[3,3],[4,0]])num_points=len(control_points)# B样条基函数的阶数k=3# 3表示三次B样条t=np.linspace(0,1,num_points-k+1)t=np.concatenate(([t[0]]*k,t,[t[-1]]*k))# 创建B样条曲线spline=BSpline(t,control_points,k)x=np.linspace...
3. 查找或编写B-spline曲线的Python实现代码 以下是一个简单的Python代码示例,用于计算并绘制B-spline曲线: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.special import comb def B_spline_basis(i, k, t, T): """ 计算B样条基函数N_{i,k}(t)的值 i: 基函数的索引 k: ...
# 绘制原始数据点plt.scatter(x,y,color='red',label='Data Points')# 原始数据点为红色点# 绘制样条插值曲线plt.plot(x_new,y_new,color='blue',label='Cubic Spline Curve')# 插值曲线为蓝色线# 添加标题和标签plt.title('Cubic Spline Interpolation')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt...
现在,我们将手动实现的B-样条基函数集成到之前的GAM模型中,替换掉使用BSpline的部分。 4.1. 更新create_spline_basis函数 更新后的create_spline_basis函数将使用手动实现的B-样条基函数,而不依赖于scipy.interpolate.BSpline。 def create_spline_basis_manual(x, n_splines=5, degree=4): """ 手动创建B-样条...
# 使用scipy的make_interp_spline函数进行曲面拟合,这里我们使用3次B样条插值 spline = make_interp_spline(x, y, z, k=3) 最后,我们可以计算曲率: # 计算曲率 curvatures = compute_curvature(x, y, z, spline) print('曲率:', curvatures) 这个示例代码演示了如何使用Python进行三维点集的曲面拟合以及曲率...
ynew = bspl(xnew) # 绘制原始数据和拟合曲线 plt.scatter(x, y, label='原始数据') plt.plot(xnew, ynew, label='拟合曲线') plt.legend() plt.show() 在这个示例中,我们首先生成了一组包含噪声的正弦波数据。然后,我们使用make_interp_spline函数创建了一个BSpline对象,该对象可以用于拟合数据。最后...
Python中的交互式BSpline拟合使用以下函数，可以在输入点P上拟合三次样条：当然，您需要将您的函数添加到...
最后,我们使用这个插值对象来预测新的函数值。以下是一个示例: ```python import numpy as np from import make_interp_2d, BivariateSpline import as plt 创建原始数据点 x = (0, 10, 5) y = (0, 10, 5) z = ((x2 + y2)) 使用B样条进行插值 interp2d = make_interp_2d(x, y, z) x...