scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline.derivative¶
- LSQUnivariateSpline.derivative(n=1)[源代码]¶
构造一个表示该样条的导数的新样条。
- 参数
- n整型，可选
要计算的导数的顺序。默认值：1
- 退货
- splineUnivariateSpline
阶为k2=k-n的样条，表示该样条的导数。
参见
注意事项
0.13.0 新版功能.
示例
这可用于查找曲线的最大值：
>>> from scipy.interpolate import UnivariateSpline >>> x = np.linspace(0, 10, 70) >>> y = np.sin(x) >>> spl = UnivariateSpline(x, y, k=4, s=0)
现在，求样条微分，求导数的零点。(注意：
sproot仅适用于3阶样条线，因此我们拟合4阶样条线)：>>> spl.derivative().roots() / np.pi array([ 0.50000001, 1.5 , 2.49999998])
这与根非常吻合。 \(\pi/2 + n\pi\) 的 \(\cos(x) = \sin'(x)\) 。