scipy.interpolate.

RectBivariateSpline#

class scipy.interpolate.RectBivariateSpline(x, y, z, bbox=[None, None, None, None], kx=3, ky=3, s=0, maxit=20)[Quelle]#

Bivariate Spline-Approximation über ein rechteckiges Gitter.

Kann sowohl zur Glättung als auch zur Interpolation von Daten verwendet werden.

Parameter:

x,yarray_like: 1-D-Arrays von Koordinaten in streng aufsteigender Reihenfolge. Außerhalb des Datenbereichs ausgewertete Punkte werden extrapoliert.
zarray_like: 2-D-Array von Daten mit der Form (x.size,y.size).
bboxarray_like, optional: Sequenz der Länge 4, die den Rand des rechteckigen Approximationsbereichs angibt. Das bedeutet, dass die Start- und Endknoten der Spline für jede Dimension durch diese Werte bestimmt werden. Standardmäßig gilt bbox=[min(x), max(x), min(y), max(y)].
kx, kyints, optional: Grade des bivariaten Splines. Standard ist 3.
sfloat, optional: Positiver Glättungsfaktor, definiert für die Schätzbedingung: sum((z[i]-f(x[i], y[i]))**2, axis=0) <= s, wobei f eine Spline-Funktion ist. Standard ist s=0, was für die Interpolation gilt.
maxitint, optional: Die maximale Anzahl von Iterationen maxit, die für die Suche nach einem geglätteten Spline mit fp=s zulässig ist. Standard ist maxit=20.

Methoden

`__call__`(x, y[, dx, dy, grid])	Evaluieren des Splines oder seiner Ableitungen an gegebenen Positionen.
`ev`(xi, yi[, dx, dy])	Evaluieren des Splines an Punkten
`get_coeffs`()	Gib die Spline-Koeffizienten zurück.
`get_knots`()	Gibt ein Tupel (tx,ty) zurück, wobei tx,ty die Knotenpositionen des Splines bezüglich der x- und y-Variablen enthalten.
`get_residual`()	Gibt die gewichtete Summe der quadrierten Residuen der Spline-Approximation zurück: sum ((w[i](z[i]-s(x[i],y[i])))*2,axis=0)
`integral`(xa, xb, ya, yb)	Evaluieren des Integrals des Splines über die Fläche [xa,xb] x [ya,yb].
`partial_derivative`(dx, dy)	Konstruiert einen neuen Spline, der eine partielle Ableitung dieses Splines darstellt.

Siehe auch

BivariateSpline: Eine Basisklasse für bivariate Splines.
UnivariateSpline: Ein geglätteter univariater Spline zur Anpassung an eine gegebene Menge von Datenpunkten.
SmoothBivariateSpline: Ein glättender bivariate Spline durch die gegebenen Punkte
LSQBivariateSpline: Ein bivariate Spline unter Verwendung von gewichteter Kleinster-Quadrate-Anpassung
RectSphereBivariateSpline: Ein bivariate Spline über ein rechteckiges Gitter auf einer Kugel
SmoothSphereBivariateSpline: Ein glättender bivariate Spline in Kugelkoordinaten
LSQSphereBivariateSpline: Ein bivariate Spline in Kugelkoordinaten unter Verwendung von gewichteter Kleinster-Quadrate-Anpassung
bisplrep: Eine Funktion zum Finden einer B-Spline-Darstellung einer Oberfläche im Bivariaten
bisplev: Eine Funktion zur Auswertung eines B-Splines im Bivariaten und seiner Ableitungen

Hinweise

Wenn die Eingabedaten so sind, dass die Eingabedimensionen inkommensurable Einheiten haben und sich um viele Größenordnungen unterscheiden, kann der Interpolator numerische Artefakte aufweisen. Ziehen Sie in Erwägung, die Daten vor der Interpolation zu skalieren.