scipy.interpolate.splrep函数是SciPy库中的一个函数,用于进行样条插值。样条插值是一种通过在给定数据点之间拟合曲线来估计未知数据点的方法。 该函数的参数包括数据点的x和y坐标,以及一个可选的平滑因子。它返回一个三元组(tck),其中包含了描述插值曲线的参数。
new_x= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]#进行三次样条拟合插值ipo3 = splrep(X, Y, k=2)#样本点导入,生成参数iy3 = splev(new_x, ipo3)#根据观测点和样条参数,生成插值print(iy3) 输出结果 参考:https://vimsky.com/examples/usage/python-scipy.interpolate.splrep.html...
scipy.interpolate.splrep(x,y,w = None,xb = None,xe = None,k = 3,task = 0,s = None,t = None,full_output = 0,per = 0,quiet = 1 ) 找到一维曲线的B样条曲线表示。 给定数据点集,确定区间上度k的平滑样条近似。(x[i], y[i])xb <= x <= xe ...
问如何解释scipy.interpolate.splrep的结果？EN我需要拟合在x-y平面上定义的一维线上由三阶多项式组成的...
tck = inter.splrep(x_nodesTrial, y_nodesTrial, k=k, s=0) File"C:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\interpolate\fitpack.py", line278,insplrep res = _impl.splrep(x, y, w, xb, xe, k, task, s, t, full_output, per, quiet) ...
scipy.interpolate.splrep（x，y，w = None，xb = None，xe = None，k = 3，task = 0，s = None，t = None，full_output = 0，per = 0，quiet = 1 ） 找到一维曲线的B样条曲线表示。给定数据点集，确定区间上度k的平滑样条近似。(x[i], y[i])xb <= x <= xe x，y： array...
I'm attempting to use scipy.interpolate.bisplrep and scipy.interpolate.bisplev to perform a 2D regression on the differences between two datasets, based on a small set of known differences. The code is: splineRT = interp.bisplrep(diffPoints[0], diffPoints[1], RTdiffs) allD...
scipy.interpolate.splrep(x, y, w=None, xb=None, xe=None, k=3, task=0, s=None, t=None, full_output=0, per=0, quiet=1):找到一维曲线的B样条表示。给定数据点集(x[i], y[i]),在区间xb <= x <= xe上,确定一阶导数连续的、次数为k的平滑样条近似。
本文简要介绍 python 语言中scipy.interpolate.splrep的用法。 用法: scipy.interpolate.splrep(x, y, w=None, xb=None, xe=None, k=3, task=0, s=None, t=None, full_output=0, per=0, quiet=1)# 找到一维曲线的B-spline 表示。 给定一组数据点(x[i], y[i])确定区间xb <= x <= xe上 k ...
splprep和splrep为scipy中的相同数据返回不同的结果一个可能的原因是splprep会对曲线进行一些参数化（myu...