R 中的 smooth.spline 函数允许在粗糙度(由二阶导数的积分平方定义)和拟合点(由残差平方和定义)之间进行权衡。这种权衡是通过 spar 或 df 参数完成的。在一个极端，你得到最小二乘线，在另一个极端，你得到一条非常曲折的曲线，它与所有数据点相交(或者平均值，如果你有重复的 x 值和不同的 y 值)
我看过 scipy.interpolate.UnivariateSpline 和 Python 中的其他样条变体，但是，它们似乎只能通过增加结数和为允许的 SS 残差设置阈值(称为 s)来权衡。相比之下，R 中的 smooth.spline 允许在所有 x 值处都有节点，而不必有一条波浪形的曲线触及所有点——惩罚来自二阶导数。
Python 是否有以这种方式运行的样条拟合机制？允许所有结但惩罚二阶导数？
最佳答案
您可以通过 rpy2 在 Python 中使用 R 函数:
import rpy2.robjects as robjects
r_y = robjects.FloatVector(y_train)
r_x = robjects.FloatVector(x_train)
r_smooth_spline = robjects.r['smooth.spline'] #extract R function# run smoothing function
spline1 = r_smooth_spline(x=r_x, y=r_y, spar=0.7)
ySpline=np.array(robjects.r['predict'](spline1,robjects.FloatVector(x_smooth)).rx2('y'))
plt.plot(x_smooth,ySpline)
如果你想直接设置lambda: spline1 = r_smooth_spline(x=r_x, y=r_y, lambda=42) 不起作用，因为lambda 在 Python 中已经有另一个含义，但是有一个解决方案:How to use the lambda argument of smooth.spline in RPy WITHOUT Python interprating it as lambda .
要运行代码，您首先需要定义数据 x_train 和 y_train，然后您可以定义 x_smooth=np.array(np.林空间(-3,5,1920))。
如果您想以全高清分辨率在 -3 到 5 之间绘制它。
关于python - 是否有与 R 中的 smooth.spline 函数等效的 Python，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29312005/
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