scipy.interpolate.

NdPPoly#

class scipy.interpolate.NdPPoly(c, x, extrapolate=None)[source]#

分段张量积多项式

点 xp = (x', y', z', ...) 的值通过首先计算区间索引 i 来评估，使得

x[0][i[0]] <= x' < x[0][i[0]+1]
x[1][i[1]] <= y' < x[1][i[1]+1]
...

然后计算

S = sum(c[k0-m0-1,...,kn-mn-1,i[0],...,i[n]]
        * (xp[0] - x[0][i[0]])**m0
        * ...
        * (xp[n] - x[n][i[n]])**mn
        for m0 in range(k[0]+1)
        ...
        for mn in range(k[n]+1))

其中 k[j] 是维度 j 中多项式的次数。此表示是分段多元幂基。

参数:
cndarray，形状 (k0, …, kn, m0, …, mn, …)

多项式系数，其中多项式阶数为 kj，每个维度 j 有 mj+1 个区间。

xndim-tuple (ndarray 元组)，形状 (mj+1,)

每个维度的多项式断点。这些必须按递增顺序排序。

extrapolate布尔值，可选

是否根据第一个和最后一个区间外推到超出边界的点，或返回 NaN。默认值: True。

属性:
xndarray 元组

断点。

cndarray

多项式系数。

方法

__call__(x[, nu, extrapolate])

评估分段多项式或其导数

derivative(nu)

构造表示导数的新分段多项式。

antiderivative(nu)

构造表示不定积分的新分段多项式。

integrate(ranges[, extrapolate])

计算分段多项式的定积分。

integrate_1d(a, b, axis[, extrapolate])

计算一维定积分的 NdPPoly 表示

construct_fast(c, x[, extrapolate])

不进行检查地构造分段多项式。

另请参阅

PPoly

一维分段多项式

注意事项

幂基中的高阶多项式可能在数值上不稳定。

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