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 来计算，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。这种表示形式是分段多元幂基。

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

多项式系数，每个维度 j 的多项式阶数为 kj，区间数为 mj+1。

xndim 元组，每个 ndarray 的形状为 (mj+1,)

每个维度的多项式断点。这些必须按升序排序。

extrapolatebool，可选

是否根据第一个和最后一个区间对超出范围的点进行外推，或返回 NaN。默认值：True。

另请参见

PPoly

一维分段多项式

备注

幂基中的高阶多项式在数值上可能不稳定。

属性：
xndarray 元组

断点。

cndarray

多项式的系数。

方法

__call__(x[, nu, extrapolate])

计算分段多项式或其导数

derivative(nu)

构造一个新的分段多项式，表示导数。

antiderivative(nu)

构造一个新的分段多项式，表示反导数。

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 表示形式

construct_fast(c, x[, extrapolate])

在不进行检查的情况下构造分段多项式。
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