scipy.interpolate.

NdBSpline

class scipy.interpolate.NdBSpline(t, c, k, *, extrapolate=None)

Tensorprodukt-Spline-Objekt.

Der Wert an der Stelle xp = (x1, x2, ..., xN) wird als Linearkombination von Produkten eindimensionaler B-Splines in jeder der N Dimensionen ausgewertet.

c[i1, i2, ..., iN] * B(x1; i1, t1) * B(x2; i2, t2) * ... * B(xN; iN, tN)

Hier ist B(x; i, t) der i-te B-Spline, definiert durch den Knotensatz t, ausgewertet an x.

Parameter:

tTupel von 1D-Arrays

Knotensätze in den Richtungen 1, 2, … N, len(t[i]) == n[i] + k + 1

cArray, Form (n1, n2, …, nN, …)

B-Spline-Koeffizienten.

kGanzzahl oder Tupel von Ganzzahlen der Länge d

Spline-Grade. Eine einzelne Ganzzahl wird als Grad für alle Dimensionen interpretiert.

extrapolatebool, optional

Ob Eingaben außerhalb des Bereichs extrapoliert werden sollen oder nan zurückgegeben werden soll. Standardmäßig wird extrapoliert.

Attribute:

tTupel von Arrays

Knotensätze.

cndarray

Koeffizienten des Tensorprodukt-Splines.

kTupel von Ganzzahlen

Grade für jede Dimension.

extrapolatebool, optional

Ob für Eingaben außerhalb des Bereichs extrapoliert oder NaN zurückgegeben werden soll. Standardmäßig ist dies aktiviert.

Methoden

__call__(xi, *[, nu, extrapolate])	Evaluiere den Tensorprodukt-B-Spline an xi.
design_matrix(xvals, t, k[, extrapolate])	Konstruiere die Designmatrix als dünnbesetzte Array im CSR-Format.

Siehe auch

BSpline

ein eindimensionales B-Spline-Objekt

NdPPoly

ein N-dimensionales stückweise Tensorprodukt-Polynom