我已经为此工作了几个星期，但一直无法让我的算法正常工作，我束手无策。这是我所取得成就的说明:如果一切正常，我希望最后会出现一个完美的圆形/椭圆形。每次添加新的控制点(黄色)时，我的样本点(白色)都会重新计算。在4个控制点，一切看起来都很完美，当我在第1个控制点上添加第5个时，一切看起来还不错，但随后在第6个控制点，它开始偏离一边，在第7个控制点，它跳到原点!下面我将发布我的代码，其中calculateWeightForPointI包含实际算法。并供引用-hereistheinformationi'mtryingtofollow.如果有人能帮我看看，我会非常感激。voidupdateCu
我正在尝试找出一种方法来计算2轴坐标系中数据点的样条曲线以用作bezierPath(Swift)。BezierParth需要具有正确的形状和坐标。我的数据看起来像这样，我在一条像红线一样的路径之后......这可能吗？提前致谢 最佳答案 按顺序:按x对所有源数据点进行排序确定您想要多少个最终数据点并相应地划分X轴，这将决定您的贝塞尔曲线有多“平滑”，或者您是否希望它在每个数据点上上升/下降等。根据您计算的x距离，将源数据点的平均值计算为最终数据点将您的最终数据点组织成一个数组使用一些魔法在UIBezierPath上呈现您的最终数据点
我正在使用UnivariateSpline为我拥有的一些数据构造分段多项式。然后我想在其他程序(C或FORTRAN中)中使用这些样条，因此我想了解生成的样条背后的方程式。这是我的代码:importnumpyasnpimportscipyasspfromscipy.interpolateimportUnivariateSplineimportmatplotlib.pyplotaspltimportbisectdata=np.loadtxt('test_C12H26.dat')Tmid=800.0print"Tmid",Tmidnmid=bisect.bisect(data[:,0],Tm
我正在尝试找到一个适合自然样条的数值包，该样条最小化加权最小二乘法。scipy中有一个程序包可以实现我想要的非自然样条曲线。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolate,randnx=np.arange(0,5,1.0/6)xs=np.arange(0,5,1.0/500)y=np.sin(x+1)+.2*np.random.rand(len(x))-.1knots=np.array([1,2,3,4])tck=interpolate.splrep(x,y,s=0,k=3,t=knots,ta
如何在Python中快速估计点与双三次样条曲面之间的距离？是否有我可以在SciPy、NumPy或其他一些包中利用的现有解决方案？我已经通过双三次插值定义了曲面:importnumpyasnpimportscipy.interpolate#Defineregulargridsurfacexmin,xmax,ymin,ymax=25,125,-50,50x=np.linspace(xmin,xmax,201)y=np.linspace(ymin,ymax,201)xx,yy=np.meshgrid(x,y)z_ideal=(xx**2+yy**2)/400z_ideal+=z_ideal+
我是python新手。我在3D空间中有一条由一组给定点定义的直线曲线。谁能建议我如何使用scipy包的样条函数插值来获取曲线的样条系数，就像MATLAB中的spline.coeff函数一样？谢谢!编辑:我用过tck=interpolate.SmoothBivariateSpline(pts2[:,0],pts2[:,1],pts2[:,2])test_pts=pts2[:,2]-tck.ev(pts2[:,0],pts2[:,1])printtest_pts但这显然是针对曲面而不是直线曲线pts2是一个包含点坐标的Nx3numpy数组好吧，我知道我做错了什么。我的输入点太少了。现在我有
我想通过scipy计算样条插值的系数。在MATLAB中:x=[0:3];y=[0,1,4,0];spl=spline(x,y);disp(spl.coefs);它会返回:ans=-1.50005.5000-3.00000-1.50001.00003.50001.0000-1.5000-3.50001.00004.0000但我不能通过scipy中的interpolate.splrep做到这一点。你能告诉我如何计算吗？ 最佳答案 我不确定是否有任何方法可以从scipy中准确获取这些系数。scipy.interpolate.splrep给
我受到了启发answer@James查看如何使用griddata和map_coordinates。在下面的示例中，我展示了2D数据，但我对3D感兴趣。我注意到griddata只提供1D和2D的样条曲线，并且仅限于3D和更高的线性插值(可能有很好的理由)。但是，map_coordinates似乎适用于使用更高阶(比分段线性更平滑)插值的3D。我的主要问题:如果我在3D中有随机的非结构化数据(我不能在其中使用map_coordinates)，是否有某种方法可以使NumPySciPy宇宙中的分段线性插值更平滑，或至少在附近？我的第二个问题:griddata中不提供3D样条是因为实现起来困难或
我有两个列表来描述函数y(x):x=[0,1,2,3,4,5]y=[12,14,22,39,58,77]我想执行三次样条插值，以便在x的域中给定一些值u，例如u=1.25我能找到y(u)。我找到了thisinSciPybutIamnotsurehowtouseit. 最佳答案 简答:fromscipyimportinterpolatedeff(x):x_points=[0,1,2,3,4,5]y_points=[12,14,22,39,58,77]tck=interpolate.splrep(x_points,y_points)re
这是我在渲染后更新的代码。在此代码中，前三个按钮(plain,invertedandpolar)工作正常，但是最后两个按钮(pie,spline)不起作用。varchart=Highcharts.chart('container',{title:{text:'Chart.update'},subtitle:{text:'Plain'},xAxis:{categories:['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']},series:[{type:'column',colorByPoint:tr
