scipy.interpolate.
BivariateSpline#
- class scipy.interpolate.BivariateSpline[源码]#
双变量样条基类。
这描述了一个在矩形
[xb, xe] * [yb, ye]上，由给定数据点(x, y, z)计算出的，度数为kx和ky的样条s(x, y)。这个类旨在被子类化，而不是直接实例化。要构造这些样条，请调用
SmoothBivariateSpline或LSQBivariateSpline或RectBivariateSpline。另请参阅
UnivariateSpline用于拟合给定数据点集的平滑单变量样条。
SmoothBivariateSpline通过给定点的平滑双变量样条
LSQBivariateSpline使用加权最小二乘拟合的双变量样条
RectSphereBivariateSpline球面上矩形网格上的双变量样条
SmoothSphereBivariateSpline球面坐标中的平滑双变量样条
LSQSphereBivariateSpline使用加权最小二乘拟合的球面坐标中的双变量样条
RectBivariateSpline矩形网格上的双变量样条。
bisplrep用于查找曲面的双变量 B 样条表示的函数
bisplev用于评估双变量 B 样条及其导数的函数
方法
__call__(x, y[, dx, dy, grid])在给定位置评估样条或其导数。
ev(xi, yi[, dx, dy])在点上评估样条
返回样条系数。
返回一个元组 (tx,ty)，其中 tx,ty 分别包含样条相对于 x 和 y 变量的节点位置。
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,axis=0)
integral(xa, xb, ya, yb)评估样条在区域 [xa,xb] x [ya,yb] 上的积分。
partial_derivative(dx, dy)构造一个新的样条，表示此样条的偏导数。