Python SciPy UnivariateSpline.derivative用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.interpolate.UnivariateSpline.derivative 的用法。

用法:

UnivariateSpline.derivative(n=1)#

構造一個表示該樣條的導數的新樣條。

參數 ：：

n： 整數，可選

要評估的導數順序。默認值：1

返回 ：：

spline： UnivariateSpline

k2=k-n 階樣條曲線表示該樣條曲線的導數。

注意：

例子：

這可用於找到曲線的最大值：

>>> 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)

現在，微分樣條並找到導數的零點。 (注意： sproot 僅適用於 3 階樣條曲線，因此我們適合 4 階樣條曲線)：

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

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