scipy.interpolate.

NdBSpline#

класс scipy.interpolate.NdBSpline(t, c, k, *, экстраполяция=None)[источник]#

Объект сплайна тензорного произведения.

Значение в точке xp = (x1, x2, ..., xN) вычисляется как линейная комбинация произведений одномерных B-сплайнов в каждом из N размерности:

c[i1, i2, ..., iN] * B(x1; i1, t1) * B(x2; i2, t2) * ... * B(xN; iN, tN)

Здесь B(x; i, t) является i-й B-сплайн, определённый вектором узлов t вычислено в x.

Параметры:

tкортеж из 1D ndarrays: векторы узлов в направлениях 1, 2, … N, len(t[i]) == n[i] + k + 1
cndarray, форма (n1, n2, …, nN, …): коэффициенты B-сплайна
kint или кортеж длины d из целых чисел: степени сплайна. Одно целое число интерпретируется как имеющее эту степень для всех измерений.
экстраполяцияbool, необязательно: Экстраполировать ли входные данные за пределами диапазона или возвращать nan. По умолчанию - экстраполировать.

Атрибуты:

tкортеж ndarrays: Векторы узлов.
cndarray: Коэффициенты сплайна тензорного произведения.
kкортеж целых чисел: Степени для каждого измерения.
экстраполяцияbool, необязательно: Экстраполировать или возвращать nan для входных данных вне диапазона. По умолчанию true.

Методы

`__call__`(xi, *[, nu, extrapolate])	Вычислить тензорное произведение B-сплайна в `xi`.
`design_matrix`(xvals, t, k[, extrapolate])	Построить матрицу плана как разреженный массив в формате CSR.

Смотрите также