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我有一组数据点,想用样条函数对它们进行近似。我使用了两个不同的函数:
结果看起来像this .
代码如下:
from matplotlib.pyplot import *
from numpy import *
from scipy import interpolate
#----------------------------------------------
s = arange(257)/256.0
z = s[::-1]
b = transpose(array((z*z*z,
3*z*z*s,
3*z*s*s,
s*s*s)))
def cubicspline(c,t):
return dot(b[t],c)
#----------------------------------------------
A = array([
[ -126.041 , 246.867004],
[ -113.745003, 92.083 ],
[ 208.518997, -183.796997],
[ 278.859009, -190.552994]])
a1 = A[:,0]
a2 = A[:,1]
cs = reshape(A, (-1, 4, 2))
X = []
Y = []
#spline with cubicspline()
for (x,y) in [cubicspline(c,16*t) for c in cs for t in arange(17)]:
X.append(x)
Y.append(y)
# spline with splrep
tck = interpolate.splrep( a1, a2)
xnew = np.arange( min(a1), max(a1), 5)
ynew = interpolate.splev(xnew, tck)
plot(a1, a2, "--ob", ms = 9, label = "points")
plot(X, Y, "r", lw=2, label = "cubicspline")
plot(xnew, ynew, "g", lw=2, label = "splrep")
legend(); savefig("image.png"); show()
如您所见,splrep 的结果远不能令人满意。有人可以解释这种行为以及如何从 splrep 获得合理的近似值吗?
最佳答案
您需要定义“满意”的含义。显然,您的三次样条没有通过点进行插值,而 splrep
结果却可以(并且在这个意义上是完全令人满意的)。另请注意,您的“三次样条”实际上只是一个多项式而不是样条(样条是带有断点的多项式)。
您需要明确告诉 splrep
样条曲线不需要通过这些点 --- 传入一个非零的 s
平滑参数。如何正确选择这个,看这个问题: scipy.interpolate.UnivariateSpline not smoothing regardless of parameters
关于python - scipy splrep 的行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13489925/
使用 scipy 的 splrep我可以很容易地适应测试正弦波: import numpy as np from scipy.interpolate import splrep, splev impo
我有一组数据点,想用样条函数对它们进行近似。我使用了两个不同的函数: splrep 来自 scipy 和我发现的三次样条函数here . 结果看起来像this . 代码如下: from matplot
从视频记录中可以提取行人穿过瓶颈的头部轨迹。因为,行人在移动轨迹时会摇摆,所以我想消除这种令人讨厌的振荡。 (平滑算法与本题无关) 结果显示在这个 figure 中。 因此,我的目标是使用蓝点(称为零
我不明白 interpolate.splrep 函数是如何工作的。简单的代码不会抛出任何错误,但 interpolate.splev 会返回意外结果。 degree = 4; arg = np.lin
我正在编写以下代码,非常基础,只是在 scipy.interpolate 中调用 splrep。但是它会在数据集上抛出错误。 代码如下 x_nodesTrial = np.array([ 1321.,
我需要在 x-y 平面中定义的一维线上拟合由三阶多项式组成的样条线。多项式的导数在关节处必须相等。预期输出是三阶多项式列表,由它们的起点(样条结)及其多项式系数定义。 我认为 scipy 的 splr
我正在使用 scipy.interpolate.splrep 进行三次样条插值,如下所示: import numpy as np import scipy.interpolate x = np.lin
使用一些实验数据,我无法终生弄清楚如何使用 splrep 创建 B 样条曲线。数据在这里:http://ubuntuone.com/4ZFyFCEgyGsAjWNkxMBKWD 摘录如下: #Dept
我正在尝试将三次样条拟合到一组给定的点。我的积分没有排序。我无法对这些点进行排序或重新排序,因为我需要该信息。 但由于函数 scipy.interpolate.splrep 仅适用于非重复和单调递增的
我有一个关于 scipy 的 splrep 函数的问题,我认为这是一个错误,所以我将发布每段代码,以便您可以在您的计算机上重现它。假设我想找到一些数据的 b 样条表示,例如,通过以下代码获得的数据,它
scipy.interpolate.splrep(x, y, w=None, xb=None, xe=None, k=3, task=0, s=None, t=None, full_output=0,
[原始问题] 我需要一个曲线方程,它根据以下数据随着时间的推移无限增加。如何获得? [问题更新] 我需要为 scipy.interpolate.splrep 指定正确的参数。有人可以帮忙吗? 还有,有
我有一个 data set第一列是x数据(波长),第二列是y数据(相对强度)。 我希望将它插值到另一个 x_new-data 但我的问题是 splrep 返回 nan-values: >>import
我是一名优秀的程序员,十分优秀!