scipy.interpolate.

bisplrep#

scipy.interpolate.bisplrep(x, y, z, w=None, xb=None, xe=None, yb=None, ye=None, kx=3, ky=3, task=0, s=None, eps=1e-16, tx=None, ty=None, full_output=0, nxest=None, nyest=None, quiet=1)[Quelle]#

Finden Sie eine bivariate B-Spline-Darstellung einer Oberfläche.

Gegeben ist ein Satz von Datenpunkten (x[i], y[i], z[i]), die eine Oberfläche z=f(x,y) darstellen. Berechnet eine B-Spline-Darstellung der Oberfläche. Basiert auf der Routine SURFIT aus FITPACK.

Parameter:

x, y, zndarray: Rang-1-Arrays von Datenpunkten.
wndarray, optional: Rang-1-Array von Gewichten. Standardmäßig w=np.ones(len(x)).
xb, xefloat, optional: Endpunkte des Approximationsintervalls in x. Standardmäßig xb = x.min(), xe=x.max().
yb, yefloat, optional: Endpunkte des Approximationsintervalls in y. Standardmäßig yb=y.min(), ye = y.max().
kx, kyint, optional: Die Grade des Splines (1 <= kx, ky <= 5). Dritter Grad (kx=ky=3) wird empfohlen.
taskint, optional: Wenn task=0, werden Knoten in x und y und Koeffizienten für einen gegebenen Glättungsfaktor s gefunden. Wenn task=1, werden Knoten und Koeffizienten für einen anderen Wert des Glättungsfaktors s gefunden. bisplrep muss zuvor mit task=0 oder task=1 aufgerufen worden sein. Wenn task=-1, werden Koeffizienten für einen gegebenen Satz von Knoten tx, ty gefunden.
sfloat, optional: Ein nicht-negativer Glättungsfaktor. Wenn die Gewichte der inversen Standardabweichung der Fehler in z entsprechen, sollte ein guter s-Wert im Bereich (m-sqrt(2*m),m+sqrt(2*m)) gefunden werden, wobei m=len(x).
epsfloat, optional: Ein Schwellenwert zur Bestimmung des effektiven Rangs eines überbestimmten linearen Gleichungssystems (0 < eps < 1). eps muss wahrscheinlich nicht geändert werden.
tx, tyndarray, optional: Rang-1-Arrays der Knoten des Splines für task=-1
full_outputint, optional: Ungleich Null, um optionale Ausgaben zurückzugeben.
nxest, nyestint, optional: Überschätzungen der Gesamtzahl der Knoten. Wenn None, dann nxest = max(kx+sqrt(m/2),2*kx+3), nyest = max(ky+sqrt(m/2),2*ky+3).
quietint, optional: Ungleich Null, um das Drucken von Nachrichten zu unterdrücken.

Rückgabe:

tckarray_like: Eine Liste [tx, ty, c, kx, ky], die die Knoten (tx, ty) und Koeffizienten (c) der bivariaten B-Spline-Darstellung der Oberfläche zusammen mit dem Grad des Splines enthält.
fpndarray: Die gewichtete Summe der quadrierten Residuen der Spline-Approximation.
ierint: Ein Ganzzahl-Flag für den Erfolg von splrep. Erfolg wird angezeigt, wenn ier<=0. Wenn ier in [1,2,3] ein Fehler aufgetreten ist, aber nicht ausgelöst wurde. Andernfalls wird ein Fehler ausgelöst.
msgstr: Eine Nachricht, die dem Ganzzahl-Flag ier entspricht.

Siehe auch

splprep, splrep, splint, sproot, splev
UnivariateSpline, BivariateSpline

Hinweise

Siehe bisplev, um den Wert des B-Splines anhand seiner tck-Darstellung auszuwerten.

Wenn die Eingabedaten so sind, dass die Eingabedimensionen inkonsistente Einheiten aufweisen und sich um viele Größenordnungen unterscheiden, kann der Interpolant numerische Artefakte aufweisen. Erwägen Sie, die Daten vor der Interpolation neu zu skalieren.

Referenzen

[1]

Dierckx P.:An algorithm for surface fitting with spline functions Ima J. Numer. Anal. 1 (1981) 267-283.

[2]

Dierckx P.:An algorithm for surface fitting with spline functions report tw50, Dept. Computer Science,K.U.Leuven, 1980.

[3]

Dierckx P.:Curve and surface fitting with splines, Monographs on Numerical Analysis, Oxford University Press, 1993.

Beispiele

Beispiele finden Sie im Tutorial.