Python SciPy interpolate.sproot用法及代碼示例

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

用法:

scipy.interpolate.sproot(tck, mest=10)#

求三次方 B-spline 的根。

給定三次 B-spline 的結 (>=8) 和係數，返回樣條曲線的根。

參數 ：：

tck： 元組或 BSpline 對象

如果是元組，那麽它應該是長度為 3 的序列，包含結向量、B-spline 係數和樣條曲線的階數。結的數量必須 >= 8，且次數必須為 3。結必須是單調遞增的序列。

mest： 整數，可選

零數量的估計(默認為 10)。

返回 ：：

zeros： ndarray

給出樣條根的數組。

注意：

不建議直接操作tck-tuples。在新代碼中，更喜歡使用 BSpline 對象。

參考：

[1]

C. de Boor，“關於使用 b-splines 進行計算”，J. 近似理論，6，第 50-62 頁，1972 年。

[2]

M. G. Cox，“b-splines 的數值評估”，J. Inst。數學應用，10，第 134-149 頁，1972 年。

[3]

P. Dierckx，“用樣條擬合曲線和曲麵”，數值分析專著，牛津大學出版社，1993 年。

例子：

對於某些數據，此方法可能會丟失根。當樣條線結之一(FITPACK 自動放置)恰好與真實根重合時，就會發生這種情況。解決方法是轉換為 PPoly ，它使用不同的 root-finding 算法。

例如，

>>> x = [1.96, 1.97, 1.98, 1.99, 2.00, 2.01, 2.02, 2.03, 2.04, 2.05]
>>> y = [-6.365470e-03, -4.790580e-03, -3.204320e-03, -1.607270e-03,
...      4.440892e-16,  1.616930e-03,  3.243000e-03,  4.877670e-03,
...      6.520430e-03,  8.170770e-03]
>>> from scipy.interpolate import splrep, sproot, PPoly
>>> tck = splrep(x, y, s=0)
>>> sproot(tck)
array([], dtype=float64)

轉換為 PPoly 對象確實可以在 x=2 處找到根：

>>> ppoly = PPoly.from_spline(tck)
>>> ppoly.roots(extrapolate=False)
array([2.])

本教程中給出了更多示例。