scipy.interpolate.

splder#

scipy.interpolate.splder(tck, n=1)[source]#

计算给定样条的导数的样条表示

旧版

此函数被视为旧版，将不再接收更新。虽然我们目前没有计划将其移除，但我们建议新代码改用更现代的替代方案。具体来说，我们建议构造一个 BSpline 对象并使用其 derivative 方法。

参数:
tckBSpline 实例或元组

BSpline 实例或一个包含节点向量、B 样条系数以及要计算其导数的样条阶数的元组 (t,c,k)

n整型，可选

要计算的导数阶数。默认值: 1

返回:
BSpline 实例或元组

阶数为 k2=k-n 的样条，表示输入样条的导数。如果输入参数 tck 是一个元组，则返回一个元组，否则构造并返回一个 BSpline 对象。

另请参阅

splantider, splev, spalde
BSpline

备注

0.13.0 版本新增。

示例

这可用于寻找曲线的极大值

>>> from scipy.interpolate import splrep, splder, sproot
>>> import numpy as np
>>> x = np.linspace(0, 10, 70)
>>> y = np.sin(x)
>>> spl = splrep(x, y, k=4)

现在，对样条进行微分并找到导数的零点。（注意：sproot 仅适用于 3 阶样条，因此我们拟合一个 4 阶样条）

>>> dspl = splder(spl)
>>> sproot(dspl) / np.pi
array([ 0.50000001,  1.5       ,  2.49999998])

这与 \(\cos(x) = \sin'(x)\) 的根 \(\pi/2 + n\pi\) 非常吻合。

关于使用 splev、splder 和 spalde 计算 B 样条导数的比较，请参见 spalde 示例部分。

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