使用 numpy/scipy 的快速 b 样条算法
我需要在 python 中计算 bspline 曲线.我查看了 scipy.interpolate.splprep 和其他一些 scipy 模块，但找不到任何可以轻松满足我需要的东西.所以我在下面写了我自己的模块.代码工作正常，但速度很慢(测试函数在 0.03 秒内运行，考虑到我只要求 100 个具有 6 个控制顶点的样本，这似乎很多). 有没有办法通过一些 scipy 模块调用来简化下面的
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Bezier Patches 如何在犹他州茶壶中工作?
我过早地发布了一个代码高尔夫挑战，使用 犹他茶壶"ftp://ftp.funet.fi/pub/sci/graphics/packages/objects/teaset.tar.Z" rel="nofollow noreferrer">这个数据集 (只是茶壶).(修订和发布的茶壶挑战)但是当我更深入地查看数据以便举一个小例子，我意识到我不知道这些数据发生了什么.我对 2D 中的贝塞尔曲线有很好的理
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从节点和系数创建 BSpline
如果只知道点和系数，如何创建样条?我在这里使用 scipy.interpolate.BSpline，但我也对其他标准包开放.所以基本上我希望能够为某人提供那些简短的系数数组，以便他们能够重新创建对数据的拟合.请参阅下面的失败红虚线. 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 scipy.interpolate 导入 BSpline，LSQUnivari
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在 SciPy 中生成 B-Spline 基础，就像 R 中的 bs()
对于 N 个一维数据 X，我想评估 K 个三次 B 样条上的每个点.在 R 中，有一个带有直观 API 的简单函数，称为 bs.实际上有一个 python 包 patsy 它复制了这个，但我不能使用那个包——只有 scipy 之类的. 查看了有关样条相关函数的 scipy.interpolate 文档，我能找到的最接近的是 BSpline 或 BSpline.basis_element，但是
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scipy.interpolate输入值的问题
当前尝试使用scipy的插值实现创建均匀的三次B样条曲线(钳位).当使用interpolate.splev()时，我传入的目标(x)值发生了变化，并且该函数向我返回了一个接近但与目标值不相同的点的x值(以及错误的x值的正确y值).有人对我如何解决此问题有任何建议吗?下面提供的代码可以重新创建问题.预先非常感谢:) 将numpy导入为np随机输入为rd从scipy导入插值导入matplotlib.
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在scipy(python)中执行B样条拟合时，如何更改基本函数的数量?
我有一组离散点(x_n，y_n)，我想将它们近似/表示为B样条曲线基函数的线性组合.我需要能够手动更改该方法使用的B样条基函数的数量，并且我正在尝试使用scipy在python中实现此功能.具体来说，以下是我正在使用的一些代码: import scipyspl = scipy.interpolate.splrep(x，y) 但是，除非我误解或错过了文档中的某些内容，否则看来我无法更改sci
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如何从scipy.interpolate.splprep()中提取函数模型(多项式)?
我现在有一些离散点，我使用scipy.interpolate.splprep()函数(B样条插值)对其进行了插值，以获得令人满意的平滑曲线.这是代码(借鉴另一个问题的答案)和得到的结果. 将numpy导入为np从scipy导入插值从matplotlib导入pyplot作为plt#x和y是随机采样的点x =采样的xy =样本#附加起始的x，y坐标x = np.r_ [x，x [0]]y = np.
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将B样条曲线转换为贝塞尔曲线
我有一条B样条曲线.我有所有的结，以及控制点的x，y坐标. 我需要将B样条曲线转换为贝塞尔曲线. 我的最终目标是能够在html5 canvas元素上绘制形状.B样条来自不支持Beziers的dxf文件，而画布仅支持Beziers. 我找到了几篇文章试图解释这一过程，但是它们对我来说有点过头，而且似乎在理论上非常密集.我确实需要一个示例或逐步的帮助. 这是我发现的东西:(解释
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推力向量转换涉及相邻元素
我有一个向量，我想使用CUDA和Thrust转换来做以下事情： // :: device_vector v; // k次： //计算常数a和b作为k的函数； // for（i = 0; i
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解释scipy.interpolate样条拟合的结果
我有一些数据点，我想用三次b样条拟合进行近似。在另一个程序中，我喜欢仅使用拟合的结和系数对一些点进行插值。这意味着我需要自己编写代码以评估给定结点和系数的点。使用此Wiki页面，我已经能够使用 结，coeff，n = scipy.interpolate.splrep（x，y） 奇怪的是，我需要删除数组中的前3个条目以使代码正常工作（注意：前4个结和最后4个结）相同，因此将产生
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使用受约束的B样条曲线近似形状轮廓
我正在寻找一种生成受约束的样条曲线以逼近形状（在我的情况下为轮廓轮廓）的可能性。作为原始数据，我有一张包含数百个xy坐标对的表，这些对是从覆盖区边界收集的。样条线仅应近似于数据点（样条线不需要通过数据点）。我希望能够将花键平滑到一定程度。另外，我必须能够约束样条曲线：定义样条曲线必须通过的几个关键数据点。 R包“ cobs”（COnstrained B样条曲线） ， https://cran
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纵向样条数据的三次样条法？
我的串行数据格式如下： 时间牛奶Animal_ID 30 25.6 1 31 27.2 1 32 24.4 1 33 17.4 1 34 33.6 1 35 25.4 1 33 29.4 2 34 25.4 2 35 24.7 2 36 27.4 2 37 22.4 2 80 24.6 3 81 24.5 3 82 23.5 3 8
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使用Python进行B样条插值
我正在尝试使用Python再现B样条的Mathematica示例。 mathematica示例的代码为 pts = {{0，0}，{0，2}，{2，3}，{4，0}，{6，3}，{8 ，2}，{8，0}}; Graphics [{BSplineCurve [pts，SplineKnots-> {0，0，0，0，2，3，4，6，6，6，6}]，绿色，线[点]，红色，点[点]}]
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在bs-call中指定钳位结向量
我打算将钳制的b样条曲线拟合到R中的一组控制点，但是难以理解bs中结参数的使用。给定一组控制点： path
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Python中的交互式BSpline拟合
使用以下函数，可以在输入点P上拟合三次样条： def plotCurve（P）： pts = np.vstack（[P，P [0]]） x，y = pts.T i = np.arange（len（pts）） interp_i = np.linspace（0，i.max（），100000 * i.max（）） xi = interp1d（i，x，kind ='cubic'）（
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如何将B样条曲面的4边重建为4条B样条曲线？
如何将B样条曲面的4个边重建为4条B样条曲线？ ps：应该相似Autodesk Alias的“重复曲线工具”，您可以在其中选择曲面上的任何U / V并重建3度B样条曲线。我不知道背后的算法是什么。 解决方案 通过使用控制点的第一行/最后一行或最后一列以及相应的度和结向量，可以轻松地将B样条曲面的4条边界曲线构造为B样条曲线。例如，在v = 0.0时在u方向上的边界曲线是B样条曲线，它
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具有numpy/scipy的快速b样条算法
我需要在python中计算bspline曲线.我研究了scipy.interpolate.splprep和其他一些scipy模块，但找不到任何能满足我需求的东西.所以我在下面写了我自己的模块.代码可以正常工作，但是速度很慢(测试函数运行时间为0.03s，考虑到我只要求100个带有6个控制顶点的样本，这似乎很多.) 是否有一种方法可以通过一些scipy模块调用来简化下面的代码，这大概可以加快速
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R函数bs()的输出的解释(B样条基矩阵)
我经常使用B样条进行回归.到现在为止，我还不需要详细了解bs的输出:我只需选择我感兴趣的模型，然后将其与lm配合即可.但是，我现在需要在外部(非R)代码中重现b样条模型.那么，bs生成的矩阵的含义是什么?示例: x
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在MATLAB中将数据拟合到B样条曲线
我正在尝试估计时序数据中矩阵形式的缺失值.列代表时间点，即现在，我想将矩阵的每一行拟合为B样条曲线，并使用它来估计缺失值.我可以使用MATLAB将数据拟合为普通样条曲线，但是我完全陷入尝试找出如何拟合数据以创建B样条曲线的问题.使用``曲线拟合工具箱''中的默认bspline函数，可以将结矢量设置为时间点的矢量，但是无法设置控制点(即行的元素). 任何帮助将非常感激. 编辑:添加示例
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对样条线使用bs()函数时如何解释lm()系数估计
我正在使用一组点，这些点以对称的V形从(-5,5)到(0,0)和(5,5).我正在使用lm()和bs()函数拟合模型以拟合"V形"样条线: lm(formula = y ~ bs(x, degree = 1, knots = c(0))) 当我通过predict()预测结果并绘制预测线时，我得到"V形".但是，当我查看模型估计值coef()时，会看到我没有想到的估计值. Coeff
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