spline函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)三次樣條插值 x = 0:10; y = sin(x); xx = 0:.25:10; yy = spline(x,y,xx); plot(x,y,'o',xx,yy) 另外fnplt csapi這兩個(gè)函數(shù)也是三次樣條插值函數(shù),具體你可以help一下!
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1、函數(shù)定義
①使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)
②
def 函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.參數(shù)3...):
"""文檔字符串,docstring,用來說明函數(shù)的作用"""
#函數(shù)體
return 表達(dá)式
注釋的作用:說明函數(shù)是做什么的,函數(shù)有什么功能。
③遇到冒號(hào)要縮進(jìn),冒號(hào)后面所有的縮進(jìn)的代碼塊構(gòu)成了函數(shù)體,描述了函數(shù)是做什么的,即函數(shù)的功能是什么。Python函數(shù)的本質(zhì)與數(shù)學(xué)中的函數(shù)的本質(zhì)是一致的。
2、函數(shù)調(diào)用
①函數(shù)必須先定義,才能調(diào)用,否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。
②無參數(shù)時(shí)函數(shù)的調(diào)用:函數(shù)名(),有參數(shù)時(shí)函數(shù)的調(diào)用:函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.……)
③不要在定義函數(shù)的時(shí)候在函數(shù)體里面調(diào)用本身,否則會(huì)出不來,陷入循環(huán)調(diào)用。
④函數(shù)需要調(diào)用函數(shù)體才會(huì)被執(zhí)行,單純的只是定義函數(shù)是不會(huì)被執(zhí)行的。
⑤Debug工具中Step into進(jìn)入到調(diào)用的函數(shù)里,Step Into My Code進(jìn)入到調(diào)用的模塊里函數(shù)。
1、complex()
返回一個(gè)形如?a+bj?的復(fù)數(shù),傳入?yún)?shù)分為三種情況:
參數(shù)為空時(shí),返回0j;參數(shù)為字符串時(shí),將字符串表達(dá)式解釋為復(fù)數(shù)形式并返回;參數(shù)為兩個(gè)整數(shù)(a,b)時(shí),返回?a+bj;參數(shù)只有一個(gè)整數(shù) a 時(shí),虛部 b 默認(rèn)為0,函數(shù)返回?a+0j。
2、dir()
不提供參數(shù)時(shí),返回當(dāng)前本地范圍內(nèi)的名稱列表;提供一個(gè)參數(shù)時(shí),返回該對(duì)象包含的全部屬性。
3、divmod(a,b)
a -- 代表被除數(shù),整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù);b -- 代表除數(shù),整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù);根據(jù) 除法運(yùn)算 計(jì)算 a,b 之間的商和余數(shù),函數(shù)返回一個(gè)元組(p,q)?,p 代表商?a//b?,q 代表余數(shù)?a%b。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一個(gè)可迭代對(duì)象,列表、元組序列等;start -- 計(jì)數(shù)索引值,默認(rèn)初始為0‘該函數(shù)返回枚舉對(duì)象是個(gè)迭代器,利用 next() 方法依次返回元素值,每個(gè)元素以元組形式存在,包含一個(gè)計(jì)數(shù)元素(起始為 start )和 iterable 中對(duì)應(yīng)的元素值。
在 數(shù)學(xué) 學(xué)科 數(shù)值分析 中, 樣條 是一種特殊的 函數(shù) ,由 多項(xiàng)式 分段定義。樣條的 英語 單詞spline來源于可變形的樣條工具,那是一種在 造船 和 工程制圖 時(shí)用來畫出光滑形狀的工具。在中國(guó)大陸,早期曾經(jīng)被稱做“齒函數(shù)”。后來因?yàn)楣こ虒W(xué)術(shù)語中“放樣”一詞而得名。
在 插值 問題中,樣條插值通常比 多項(xiàng)式插值 好用。用低階的樣條插值能產(chǎn)生和高階的多項(xiàng)式插值類似的效果,并且可以避免被稱為 龍格現(xiàn)象 的數(shù)值不穩(wěn)定的出現(xiàn)。并且低階的樣條插值還具有“保凸”的重要性質(zhì)。
在 計(jì)算機(jī)科學(xué) 的 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì) 和 計(jì)算機(jī)圖形學(xué) 中,樣條通常是指分段定義的多項(xiàng)式 參數(shù)曲線 。由于樣條構(gòu)造簡(jiǎn)單,使用方便,擬合準(zhǔn)確,并能近似 曲線擬合 和交互式曲線設(shè)計(jì)中復(fù)雜的形狀,樣條是這些領(lǐng)域中曲線的常用表示方法。
scipy.interpolate.splrep(x,y,w = None,xb = None,xe = None,k = 3,task = 0,s = None,t = None,full_output = 0,per = 0,quiet = 1 )
找到一維曲線的B樣條曲線表示。
給定數(shù)據(jù)點(diǎn)集,確定區(qū)間上度k的平滑樣條近似。(x[i], y[i])xb = x = xe
x,y: array_like
定義曲線y = f(x)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
w: array_like,optional
權(quán)重的嚴(yán)格正秩1數(shù)組,其長(zhǎng)度與x和y相同。權(quán)重用于計(jì)算加權(quán)最小二乘樣條擬合。如果y值中的誤差具有矢量d給出的標(biāo)準(zhǔn)偏差,則w應(yīng)為1 / d。默認(rèn)值為1(len(x))。
xb, xe:float, optional
適合的間隔。如果為None,則它們分別默認(rèn)為x [0]和x [-1]。
k: int,optional
花鍵擬合的程度。建議使用三次樣條。甚至應(yīng)避免使用k值,尤其是在s值小的情況下。1 = k = 5
task:{1, 0, -1}, optional
如果task == 0,則在給定的平滑因子s下找到t和c。
如果task == 1,則找到t和c作為平滑因子s的另一個(gè)值。對(duì)于同一組數(shù)據(jù),必須先前有一個(gè)task = 0或task = 1的調(diào)用(t將存儲(chǔ)為內(nèi)部使用)
如果task = -1,則找到給定結(jié)點(diǎn)t的加權(quán)最小二乘樣條曲線。這些應(yīng)該是內(nèi)部結(jié),因?yàn)閮啥说慕Y(jié)將自動(dòng)添加。
s:float, optional
平滑條件。滿足以下條件來確定平滑度:sum((w (y-g)) * 2,axis = 0)= s其中g(shù)(x)是(x,y)的平滑插值。用戶可以使用s來控制貼合度和貼合度之間的權(quán)衡。較大的s表示更平滑,而較小的s表示較不平滑。s的推薦值取決于權(quán)重w。如果權(quán)重代表y的標(biāo)準(zhǔn)偏差的倒數(shù),則應(yīng)在(m-sqrt(2 * m),m + sqrt(2 * m))范圍內(nèi)找到一個(gè)好的s值,其中m是x,y和w中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。默認(rèn)值:如果提供了權(quán)重,則s = m-sqrt(2 * m)。如果未提供權(quán)重,則s = 0.0(內(nèi)插)。
t:array_like, optional
任務(wù)= -1所需的結(jié)。如果給出,則任務(wù)自動(dòng)設(shè)置為-1。
f:full_outputbool, optional
如果非零,則返回可選輸出。
per:bool, optional
如果非零,則將數(shù)據(jù)點(diǎn)視為周期為x [m-1]-x [0]的周期,然后返回平滑的周期樣條近似。不使用y [m-1]和w [m-1]的值。
quiet:bool, optional
非零以禁止顯示消息。不推薦使用此參數(shù);請(qǐng)改用標(biāo)準(zhǔn)的Python警告過濾器。
Returns:
tck:tuple
元組(t,c,k),包含結(jié)向量,B樣條系數(shù)和樣條度。
fp:array, optional
樣條近似值的平方殘差的加權(quán)總和。
ier:int, optional
有關(guān)splrep成功的整數(shù)標(biāo)志。如果ier = 0,則表示成功。如果[1,2,3]中的ier發(fā)生錯(cuò)誤,但未引發(fā)。否則會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤。
msg:str, optional
對(duì)應(yīng)于整數(shù)標(biāo)志ier的消息。
下面插值一個(gè)函數(shù)
分享標(biāo)題:python樣條函數(shù),python樣條曲線
當(dāng)前URL:http://chinadenli.net/article4/phgioe.html
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