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Python SciPy InterpolatedUnivariateSpline.derivative用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline.derivative的用法。

用法:

InterpolatedUnivariateSpline.derivative(n=1)#

构造一个表示该样条的导数的新样条。

参数

n 整数,可选

要评估的导数顺序。默认值:1

返回

spline UnivariateSpline

k2=k-n 阶样条曲线表示该样条曲线的导数。

注意

例子

这可用于找到曲线的最大值:

>>> import numpy as np
>>> from scipy.interpolate import UnivariateSpline
>>> x = np.linspace(0, 10, 70)
>>> y = np.sin(x)
>>> spl = UnivariateSpline(x, y, k=4, s=0)

现在,微分样条并找到导数的零点。 (注意: sproot 仅适用于 3 阶样条曲线,因此我们适合 4 阶样条曲线):

>>> spl.derivative().roots() / np.pi
array([ 0.50000001,  1.5       ,  2.49999998])

这与 的根 非常吻合。

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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline.derivative。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。