scipy.interpolate.LSQBivariateSpline¶
- class scipy.interpolate.LSQBivariateSpline(x, y, z, tx, ty, w=None, bbox=[None, None, None, None], kx=3, ky=3, eps=None)[源代码]¶
加权最小二乘二元样条逼近。
- 参数
- x、y、zarray_like
一维数据点序列(顺序并不重要)。
- TX，TYarray_like
严格排序的一维节点坐标序列。
- wARRAY_LIKE，可选
正一维权重数组，长度与 x ， y 和 z 。
- bbox(4，)array_like，可选
长度为4的序列，指定矩形近似域的边界。默认情况下，
bbox=[min(x,tx),max(x,tx), min(y,ty),max(y,ty)]。- 肯塔基州KX整型，可选
二元样条的阶数。默认值为3。
- eps浮动，可选
确定超定线性方程组的有效秩的阈值。 eps 应具有在开放间隔内的值
(0, 1)，默认值为1e-16。
参见
BivariateSpline二元样条的基类。
UnivariateSpline一种光滑的单变量样条，用于拟合给定的数据点集合。
SmoothBivariateSpline一种通过给定点的光顺二元样条
RectSphereBivariateSpline球面上矩形网格上的二元样条
SmoothSphereBivariateSpline球坐标下的光顺二元样条
LSQSphereBivariateSpline球坐标下加权最小二乘拟合的二元样条
RectBivariateSpline矩形网格上的二元样条。
bisplrep求曲面的二元B样条表示的函数
bisplev二元B样条及其导数的一个求值函数
注意事项
的长度 x ， y 和 z 至少应该是
(kx+1) * (ky+1)。方法：
__call__\(X，y[, dx, dy, grid] )计算给定位置的样条曲线或其导数。
ev\(xi，yi[, dx, dy] )对点处的样条曲线求值
get_coeffs\()返回样条系数。
get_knots\()返回一个元组(tx，ty)，其中tx，ty分别包含样条曲线相对于x，y变量的节点位置。
get_residual\()返回样条近似的平方残差的加权和：SUM((w [i] [(z[i]-s(x[i],y[i])))] *2，轴=0)
integral\(xa，xb，ya，yb)求面积上样条的积分 [XA、XB] X [是的，yb] 。