scipy.interpolate.
NdBSpline#
- class scipy.interpolate.NdBSpline(t, c, k, *, extrapolate=None)[source]#
张量积样条对象。
在点
xp = (x1, x2, ..., xN)处的值被评估为N个维度中每个维度的一维b样条乘积的线性组合c[i1, i2, ..., iN] * B(x1; i1, t1) * B(x2; i2, t2) * ... * B(xN; iN, tN)
其中
B(x; i, t)是由节向量t定义的在x处评估的第i个b样条。- 参数:
- t1D ndarrays 的元组
方向 1, 2, … N 的节向量,
len(t[i]) == n[i] + k + 1- cndarray, 形状 (n1, n2, …, nN, …)
b样条系数
- kint 或长度为 d 的整数元组
样条的次数。单个整数表示所有维度都具有此次数。
- extrapolatebool, 可选
是否对外边界输入进行外推，或返回 nan。默认为外推。
- 属性:
- tndarrays 的元组
节向量。
- cndarray
张量积样条的系数。
- k整数元组
每个维度的次数。
- extrapolatebool, 可选
是否对外边界输入进行外推或返回 nan。默认为 true。
方法
__call__(xi, *[, nu, extrapolate])在
xi处评估张量积b样条。design_matrix(xvals, t, k[, extrapolate])将设计矩阵构建为 CSR 格式的稀疏数组。