Python SciPy interpolate.NdBSpline用法及代码示例

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

用法:

class  scipy.interpolate.NdBSpline(t, c, k, *, extrapolate=None)#

张量积样条对象。

点 xp = (x1, x2, ..., xN) 处的值被评估为每个 N 维度中一维 b-splines 乘积的线性组合：

c[i1, i2, ..., iN] * B(x1; i1, t1) * B(x2; i2, t2) * ... * B(xN; iN, tN)

这里B(x; i, t)是由在x处评估的结向量t定义的第ib-spline。

参数 ：：

t： 一维 ndarray 的元组

方向 1、2、... N 上的结向量，len(t[i]) == n[i] + k + 1

c： ndarray，形状(n1，n2，...，nN，...)

b-spline系数

k： int 或 length-d 整数元组

样条度。单个整数被解释为所有维度都具有该度数。

extrapolate： 布尔型，可选

是否推断越界输入，或返回 nan。默认是推断。

属性 ：：

t： ndarray 的元组

结向量。

c： ndarray

tensor-produce 样条线的系数。

k： 整数元组

每个维度的度数。

extrapolate： 布尔型，可选

对于越界输入是否推断或返回 nan。默认为 true。