Python SciPy interpolate.PPoly用法及代码示例

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

用法:

class  scipy.interpolate.PPoly(c, x, extrapolate=None, axis=0)#

关于系数和断点的分段多项式

x[i]和x[i + 1]之间的多项式写在局部幂基础中：

S = sum(c[m, i] * (xp - x[i])**(k-m) for m in range(k+1))

其中k 是多项式的次数。

参数 ：：

c： ndarray，形状(k，m，...)

多项式系数，阶数 k 和 m 区间。

x： ndarray，形状(m + 1，)

多项式断点。必须按升序或降序排序。

extrapolate： bool 或 ‘periodic’，可选

如果是布尔值，则确定是根据第一个和最后一个间隔外推到越界点，还是返回 NaN。如果‘periodic’，使用周期性外推。默认为真。

axis： 整数，可选

插值轴。默认为零。

注意：

幂基中的高阶多项式可能在数值上不稳定。对于大于 20-30 的订单，可能会开始出现精度问题。

属性 ：：

x： ndarray

断点。

c： ndarray

多项式的系数。它们被重新整形为一个 3-D 数组，最后一个维度表示原始系数数组的尾随维度。

axis： int

插值轴。