Scipy.interpolate.make_interp_Spline如何检索所有系数？
我有以下程序： nknots = 4 x_i = [0, 1, 2, 3] y_i = [1, np.exp(1), np.exp(2), np.exp(3)] coeff = interpolate.make_interp_spline(x_i, y_i, bc_type="natural") 我想用x_i和y_i数组给出的节点构造一条三次样条线。然而，我很难得到所有的系数。三次样条函
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scipy.interpolate 中的 interp1d 函数使用什么算法
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线性混合自然样条模型在峰值速度下的个体年龄
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在python中以3D模式进行样条插值
我正在搜索等效的Matlab命令 Vq = interp3(X,Y,Z,V,Xq,Yq,Zq) 在Python中.在Matlab中，我可以使用'spline'插值方法，在python中找不到3D数据.存在scipy.interpolate.griddata，但没有用于3D数据的样条线. 我要插入的数据是3D矩阵(51x51x51)，该矩阵有规律地分布在3D网格上. scip
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我有一条曲线，可以使用graphics.drawcurve(pen，points，张力)方法在c#中的图片框上绘制 无论如何，我可以提取曲线覆盖的所有点(x，y坐标)吗?并将它们保存到数组或列表中，否则任何事情都会很棒，所以我可以在其他事情中使用它们. 我的代码: void Curved() { Graphics gg = pictureBox1.CreateGraphi
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Python：时间序列数据的三次样条回归
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如何在python中执行三次样条插值?
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 我可以找到y(u). 我在SciPy中找到了此功能，但是我不确定如何使用它 . 解决方案 简短答案: from scipy import interpolate def
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计算R中的2D样条曲线
我正在尝试计算通过一系列x-y坐标的类似于Bezier的样条曲线.一个示例类似于Matlab中cscvn函数的以下输出( 我相信(不再维护)grid软件包用于执行此操作(grid.xspline功能?)，但是我无法安装该软件包的存档版本，也找不到任何示例完全符合我的意愿. bezier程序包看起来也很有前途，但是它非常慢，我也无法完全正确: library(bezier) set.s
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三次样条插值与多项式插值
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