scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline.

производная

LSQUnivariateSpline.производная(n=1)

Создать новый сплайн, представляющий производную этого сплайна.

Параметры:

nint, необязательный

Порядок производной для вычисления. По умолчанию: 1

Возвращает:

сплайнUnivariateSpline

Сплайн порядка k2=k-n, представляющий производную этого сплайна.

Смотрите также

splder, antiderivative

Примечания

Добавлено в версии 0.13.0.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

Это можно использовать для нахождения максимумов кривой:

>>> 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)

Теперь продифференцируем сплайн и найдем нули производной. (Примечание: sproot работает только для сплайнов порядка 3, поэтому мы аппроксимируем сплайн порядка 4):

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

Это хорошо согласуется с корнями \(\pi/2 + n\pi\) of \(\cos(x) = \sin'(x)\).

НазадОткрыть во вкладке