scipy.interpolate.BPoly.from_derivatives¶
- classmethod BPoly.from_derivatives(xi, yi, orders=None, extrapolate=None)[源代码]¶
在Bernstein基上构造分段多项式，与断点处的指定值和导数兼容。
- 参数
- xiarray_like
x坐标的排序一维阵列
- yiARRAY_LIKE或ARRAY_LIKE列表
yi[i][j]is thej``th derivative known at ``xi[i]- orders整数的NONE、INT或ARRAY_LIKE。默认值：无。
指定局部多项式的次数。如果不是没有，则忽略一些派生工具。
- extrapolate布尔值或‘周期性’，可选
如果为bool，则确定是根据第一个和最后一个间隔外推到越界点，还是返回NAN。如果为‘PERIONAL’，则使用周期性外推。默认值为True。
注意事项
如果
k派生函数在断点处指定x，所构造的多项式是精确的k在以下位置连续可微的时间x，除非order是明确提供的。在后一种情况下，断点处多项式的平滑度由order。中推导出要在每一端匹配的派生数。
order以及可用的衍生品数量。如果可能，它从两端使用相同数量的导数；如果数字是奇数，则尝试从y2中取额外的一个。在任何情况下，如果一端或另一端没有足够的衍生品可用，它就会从另一端提取足够的衍生品来弥补总额。如果订单太高，并且没有足够的衍生品可用，则会引发异常。
示例
>>> from scipy.interpolate import BPoly >>> BPoly.from_derivatives([0, 1], [[1, 2], [3, 4]])
创建一个多项式 f(x) 阶数为3，定义于 [0, 1] 这样一来， f(0) = 1, df/dx(0) = 2, f(1) = 3, df/dx(1) = 4
>>> BPoly.from_derivatives([0, 1, 2], [[0, 1], [0], [2]])
创建分段多项式 f(x) ，以便 f(0) = f(1) = 0 ， f(2) = 2 ，以及 df/dx(0) = 1 。根据所提供的导数数目，局部多项式的阶数为2 [0, 1] 和1开 [1, 2] 。请注意，衍生工具在
x = 1和x = 2。实际上，多项式的显式形式是：
f(x) = | x * (1 - x), 0 <= x < 1 | 2 * (x - 1), 1 <= x <= 2
使得f‘(1-0)=-1和f’(1+0)=2