绘制锯齿状、像素完美的 1px 样条曲线(特别是 Catmull-Rom)
简要背景:我正在开发一个基于 Web 的绘图应用程序，需要绘制 1px 粗的样条线以通过其控制点. 我遇到的问题是，我需要像使用 1px 铅笔工具一样绘制 p1 和 p2 之间的每个像素.所以，没有抗锯齿，一次一个像素.这需要在不使用任何线/曲线库代码的情况下手动完成，因为我的画笔系统依赖于将画笔笔尖应用到画布的像素坐标. 本质上，我需要将来自 Bresenham 算法之类的单像素步进
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scipy的splrep行为
我有一组数据点，想用样条函数近似它们. 我使用了两个不同的功能: 来自scipy的 splrep 和我在此处找到的三次样条函数. 结果类似于此. 代码如下: from matplotlib.pyplot import * from numpy import * from scipy import interpolate #-------------------------
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如何将本征用于B样条曲线以获取嘈杂的序列数据
在下面的图片中，在Matlab中使用了 spap2 函数平滑嘈杂的数据.结果非常好. Eigen 库支持此功能 数据以time noisyData 格式提供 1.766 6.61202 1.767 11.4159 1.768 8.29416 1.769 8.29416 1.77 8.29416 1.771 6.02606 1.772 4.37819 1.773 4.37819 1.774 4.
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是否有一个Python等效于R中的smooth.spline函数
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(由残差平方求和定义)之间进行权衡.这种权衡是通过spar或df参数完成的.在一个极端处，您得到的线最少，而在另一端处，您得到的曲线很摆动，与所有数据点相交(或者如果x值重复且y值不同，则平均值). 我已经看过python中的scipy.interpolate.UnivariateSpline和其他样条线变体
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scipy.interpolate.UnivariateSpline不平滑，无论参数如何
我在获取scipy.interpolate.UnivariateSpline时难以在插值时使用任何平滑处理.基于函数页面以及一些以前的帖子，我相信它应该使用s参数进行平滑处理. 这是我的代码: # Imports import scipy import pylab # Set up and plot actual data x = [0, 5024.2059124920379, 79
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评估(即预测)R以外的平滑样条
我用 为R中的数据拟合了平滑样条 library(splines) Model str(Total_work_model) List of 15 $ x
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如何获得smooth.spline的置信区间?
我已经使用smooth.spline来估计我的数据的三次样条.但是，当我使用公式计算90％的逐点置信区间时，结果似乎有些偏离.有人可以告诉我我做错了吗?我只是想知道是否有一个函数可以自动计算与smooth.spline函数相关的逐点间隔带. boneMaleSmooth = smooth.spline( bone[males,"age"], bone[males,"spnbmd"], cv=
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mgcv:从GAM模型中平滑提取"tp"的结位置
我正在尝试从GAM模型中提取结的位置，以便将我的预测变量描述为其他模型的类别.我的数据包含一个二进制响应变量(已使用)和一个连续预测变量(打开). data
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mgcv:如何在自适应平滑中提取P样条的结，基，系数和预测?
我在R中使用mgcv软件包通过以下方式将一些多项式样条拟合为某些数据: x.gam
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如何用样条曲线绘制Cox危害模型
我有以下模型： coxph（Surv（长度，死亡率== 1）〜pspline（预测变量）） 其中fulength是随访时间（包括死亡率），预测因子是死亡率的预测因子。 上面命令的输出是这样的： coef se（coef）se2 Chisq DF p pspline（预测变量），行0.174 0.0563 0.0562 9.52 1.00 0.002
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Matlab的csaps()的R等效项是什么
Matlab中的 csaps()根据平滑参数p的特定定义绘制三次样条.这是一些matlab代码及其结果: % x variable age = 75:99 % y variable diffs = [-39 -2 -167 -21 -13 32 -37 -132 -143 -91 -93 -88 -62 -112 -95 -
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尝试从模型矩阵中提取信息时，lmer出现不一致的自变量错误
我有一些纵向数据，希望可以在指定的时间获得预测的均值.该模型包括2个项，它们的相互作用和时间变量的样条项.当我尝试获取预测的均值时，出现"mm％*％fixef(m4)的错误:参数不一致" 我使用了lmer的sleep数据集来说明我的问题.首先，我导入数据并为我的互动创建一个变量“年龄" sleep
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点序列插值
给定空间中的任意点序列，你将如何在它们之间产生一个平滑的连续插值？\\ b 欢迎2D和3D解决方案。我们也赞赏以任意粒度生成点列表的解决方案以及为贝塞尔曲线生成控制点的解决方案。另外，看到一个迭代解决方案会很酷可以近似接近曲线的早期部分，因此您可以绘制它。 Catmull-Rom spline 保证通过所有控制点。我发现这比调整其他类型样条的中间控制点更方便。 这个 PDF by Ch
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如何在R中的ggplot中将图例添加到geom_smooth
库（样条曲线） 库（ggplot2） ） temp
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仿真Excel的“平滑曲线散射” Matplotlib中的样条函数为3分
我试图模拟Excel的 插入>散点>散点线条和标记 在Matplotlib中的命令 scipy函数 interpolate 创建了类似的效果，有一些很好的例子，如何在这里简单实现： 如何在matplotlib中绘制三次样条 然而，Excel的样条算法还能够通过三个点生成平滑曲线（例如x = [0,1,2] y = [4,2,1]）;并且不可能用三次样条来做到这一点。
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B样条曲线
我有一组要使用B样条曲线平滑的点。 我的问题是如何实现B样条曲线来平滑这些点集？ 我想使用c ++实现这个功能。 解决方案 点数： void Spline（double x [N + 1]，double y [N + 1] ，// input double A [N]，double B [N]，// output double C [N]，double D [N
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如何使通过点线曲线
我正在寻找一种方式，通过多个点，使线曲线。这将是preferable使用3个点虽然我认为，为了得到上下文进入更可能需要给上下文曲线可以说一个点的线的角度。 在一般的开始点P1，控制点P2和终点P3时，线应该从P1曲线到P2，然后曲线从P2到P3。 在这里其实是我想达到的效果一个完美的例子： 如果我能做到这一点，我真的会永远感激！ 在Java的，到目前为止，我已经试过的东西，如的 Qua
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绘制锯齿，像素完美1px的花键（卡特莫尔-ROM，特别是）
一个简单的背景：我正在一个基于Web的绘图应用程序，并需要绘制1px的厚的样条曲线通过其控制点 我挣扎的问题是，我需要的，如果我是用1px的铅笔工具绘制每个P1和P2之间的像素。所以，无抗锯齿并且一次一个像素。这需要在不使用任何线/曲线库code作为我刷系统手动完成取决于具有像素坐标的画笔笔尖应用到画布上。 从本质上讲，我需要将一个像素由类似布氏算法的卡特莫尔-ROM公式返回的坐标步进结合起来
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