scipy.interpolate.
BivariateSpline#
- class scipy.interpolate.BivariateSpline[source]#
双变量样条的基类。
它描述了一个在矩形
[xb, xe] * [yb, ye]上的度数为kx和ky的样条s(x, y)，该样条根据一组给定的数据点(x, y, z)计算得出。这个类旨在被子类化，而不是直接实例化。要构建这些样条，请调用
SmoothBivariateSpline或LSQBivariateSpline或RectBivariateSpline。另请参阅
UnivariateSpline一个平滑的单变量样条，用于拟合给定的数据集点。
SmoothBivariateSpline通过给定点的光滑双变量样条
LSQBivariateSpline使用加权最小二乘拟合的双变量样条
RectSphereBivariateSpline在球体上的矩形网格上的双变量样条
SmoothSphereBivariateSpline球面坐标系中的光滑双变量样条
LSQSphereBivariateSpline使用加权最小二乘拟合的球面坐标系中的双变量样条
RectBivariateSpline在矩形网格上的双变量样条。
bisplrep一个用于寻找曲面的双变量 B 样条表示的函数
bisplev一个用于评估双变量 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 分别包含样条关于 x 变量、y 变量的节点位置。
返回样条逼近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)计算样条在区域 [xa,xb] x [ya,yb] 上的积分。
partial_derivative(dx, dy)构造一个新的样条，表示该样条的偏导数。