scipy.interpolate.bisplrep¶
- scipy.interpolate.bisplrep(x, y, z, w=None, xb=None, xe=None, yb=None, ye=None, kx=3, ky=3, task=0, s=None, eps=1e-16, tx=None, ty=None, full_output=0, nxest=None, nyest=None, quiet=1)[源代码]¶
找出曲面的二元B样条表示。
给定一组数据点(x [i] ，y [i] ，z [i] )表示曲面z=f(x，y)，则计算该曲面的B样条表示。基于FITPACK的SURFIT例程。
- 参数
- x、y、zndarray
数据点的秩为1的数组。
- wndarray，可选
权重的秩-1数组。默认情况下，
w=np.ones(len(x))。- xb、xe浮动，可选
近似间隔的终点在 x 。默认情况下，
xb = x.min(), xe=x.max()。- YB，耶浮动，可选
近似间隔的终点在 y 。默认情况下，
yb=y.min(), ye = y.max()。- 肯塔基州KX整型，可选
样条曲线的阶数(1<=kx，ky<=5)。推荐三次(kx=ky=3)。
- task整型，可选
如果TASK=0，则查找x和y中的结点以及给定平滑因子s的系数。如果TASK=1，则查找平滑因子的另一个值的结点和系数，S.bisplrep必须先前已用TASK=0或TASK=1调用。如果TASK=-1，则查找给定结集tx，ty的系数。
- s浮动，可选
一个非负的平滑因子。如果权重对应于z中误差的标准差的倒数，则应该在该范围内找到较好的s值
(m-sqrt(2*m),m+sqrt(2*m))其中m=len(X)。- eps浮动，可选
确定超定线性方程组(0<EPS<1)有效秩的阈值。 eps 不太可能需要改变。
- TX，TYndarray，可选
任务=-1的样条曲线节点的秩-1数组
- full_output整型，可选
非零返回可选输出。
- nxest，nyest整型，可选
高估了海里的总数量。如果没有，那么
nxest = max(kx+sqrt(m/2),2*kx+3)，nyest = max(ky+sqrt(m/2),2*ky+3)。- quiet整型，可选
非零值表示禁止打印消息。此参数已弃用；请改用标准Python警告筛选器。
- 退货
- tckarray_like
一份名单 [tx、ty、c、kx、ky] 包含曲面的二元B样条表示的节点(tx，ty)和系数(C)以及样条的次数。
- fpndarray
样条近似的残差平方加权和。
- ier集成
关于拆分成功的整数标志。如果ier<=0，则表示成功。如果在以下位置 [1，2，3] 出现错误，但未引发。否则将引发错误。
- msg应力
对应于整数标志Ier的消息。
注意事项
看见
bisplev为了计算给定TCK表示的B样条的值。参考文献
- 1
DERCEKX P.：一种用样条函数进行曲面拟合的算法，图片来源：Ima J.Numer。肛门。1(1981)267-283。
- 2
王建国：基于样条函数的曲面拟合算法研究报告，2001,2005，(2)。计算机科学，鲁汶大学出版社，1980。
- 3
“用样条进行曲线和曲面拟合”，“数值分析专著”，牛津大学出版社，1993。
示例
给出了实例 in the tutorial 。