scipy.interpolate.UnivariateSpline.

derivative#

UnivariateSpline.derivative(n=1)[Quelle]#

Konstruiere einen neuen Spline, der die Ableitung dieses Splines darstellt.

Parameter:

nint, optional: Ordnung der zu evaluierenden Ableitung. Standard: 1

Rückgabe:

splineUnivariateSpline: Spline der Ordnung k2=k-n, die die Ableitung dieses Splines darstellt.

Siehe auch

splder, antiderivative

Hinweise

Hinzugefügt in Version 0.13.0.

Beispiele

Dies kann zur Bestimmung von Maxima einer Kurve verwendet werden.

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

Nun differenzieren Sie den Spline und finden die Nullstellen der Ableitung. (Hinweis: sproot funktioniert nur für Splines der Ordnung 3, daher passen wir einen Spline der Ordnung 4 an)

>>> spl.derivative().roots() / np.pi
array([ 0.50000001,  1.5       ,  2.49999998])

Dies stimmt gut mit den Nullstellen \(\pi/2 + n\pi\) von \(\cos(x) = \sin'(x)\) überein.