Python SciPy interpolate.splder用法及代码示例

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

用法:

scipy.interpolate.splder(tck, n=1)#

计算给定样条的导数的样条表示

参数 ：：

tck： BSpline 实例或 (t, c, k) 的元组

要计算其导数的样条

n： 整数，可选

要评估的导数顺序。默认值：1

返回 ：：

BSpline 实例或元组

k2=k-n 阶样条表示输入样条的导数。如果输入参数 tck 是一个元组，则返回一个元组，否则构造并返回一个 BSpline 对象。

注意：

例子：

这可用于找到曲线的最大值：

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

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)：

>>> dspl = splder(spl)
>>> sproot(dspl) / np.pi
array([ 0.50000001,  1.5       ,  2.49999998])

这与 \(\cos(x) = \sin'(x)\) 的根 \(\pi/2 + n\pi\) 非常吻合。