scipy.interpolate.

sproot#

scipy.interpolate.sproot(tck, mest=10)[源代码]#

找到三次 B 样条的根。

给定三次 B 样条的结点 (>= 8) 和系数，返回样条的根。

参数:

tck元组或一个 B 样条对象: 如果是元组，它应为长度为 3 的序列，包含结点向量、B 样条系数和样条的阶。结点数量必须 >= 8，阶必须为 3。结点必须是一个单调递增序列。
mestint，可选: 零的数量估计 (默认为 10)。

返回:

zerosndarray: 给出样条根的数组。

参见

splprep, splrep, splint, spalde, splev
bisplrep, bisplev
B 样条

注意

不建议直接操作 tck 元组。在新代码中，建议使用 BSpline 对象。

参考

[1]

C. de Boor，“关于使用 b 样条进行计算”，逼近理论杂志，第 6 卷，第 50-62 页，1972 年。

[2]

M. G. Cox，“b 样条的数值评估”，应用数学研究所学报，第 10 卷，第 134-149 页，1972 年。

[3]

P. Dierckx，“用样条曲线拟合和曲面拟合”，数值分析专著，牛津大学出版社，1993 年。

范例

对于某些数据，此方法可能会遗漏一个根。这种情况发生在其中一个样条结点（FITPACK 自动放置）碰巧与真根重合时。解决方法是转换到 PPoly，它使用不同的求根算法。

例如：

>>> x = [1.96, 1.97, 1.98, 1.99, 2.00, 2.01, 2.02, 2.03, 2.04, 2.05]
>>> y = [-6.365470e-03, -4.790580e-03, -3.204320e-03, -1.607270e-03,
...      4.440892e-16,  1.616930e-03,  3.243000e-03,  4.877670e-03,
...      6.520430e-03,  8.170770e-03]
>>> from scipy.interpolate import splrep, sproot, PPoly
>>> tck = splrep(x, y, s=0)
>>> sproot(tck)
array([], dtype=float64)

转换为 PPoly 对象会找到位于 x=2 的根

>>> ppoly = PPoly.from_spline(tck)
>>> ppoly.roots(extrapolate=False)
array([2.])

更多示例在教程中提供。