programming python

Trăn hét lên ngoại suy

nhập matplotlib. pyplot dưới dạng plt

từ scipy. nội suy nhập hét lên

trả về [x**2+y**2+[x*y]**2]**2

#tạo dữ liệu lưới bằng mgrid

grid_x, grid_y = np. mgrid[0. 1. 1000j, 0. 1. 2000j]

rng = np. ngẫu nhiên. default_rng[]

điểm = rng. ngẫu nhiên[[1000, 2]]

#tạo giá trị từ các điểm được tạo ở trên

giá trị = func[điểm[. ,0], điểm[. ,1]]

#tạo dữ liệu lưới bằng cách sử dụng các điểm và giá trị ở trên

grid_a = griddata[điểm, giá trị, [grid_x, grid_y], method='cubic']

grid_b = griddata[điểm, giá trị, [grid_x, grid_y], method='linear']

grid_c = griddata[điểm, giá trị, [grid_x, grid_y], method='gần nhất']

hình, trục = plt. ô con[2, 2]

trục[0, 0]. cốt truyện [func [grid_x, grid_y]]

trục[0, 0]. set_title["chính"]

trục[1, 0]. set_title["khối"]

trục[0, 1]. set_title["tuyến tính"]

trục[1, 1]. set_title["gần nhất"]

plt. savefig['đầu ra/đồ thị. png']

Các chức năng cho phép hình dạng khối 1 và 2-D bên trong [được làm nhẵn], dựa trên thư viện Fortran FitPack. Ở đó bạn cũng có giao diện chính thức và hướng dẫn về thư viện FitPack

  • Trong nội bộ, họ sử dụng các chức năng cơ bản trên bảng

    • Nội suy 1-D [Interp1d]#

    Data Suy Data with [GridData]#

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    ____1
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]

    Nội dung suy đa dữ liệu với một thực thi [thông tin thực tế]

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    ____4_______5

    Data Suy Data with [GridData]#

    Nội dung suy đa dữ liệu với một thực thi [thông tin thực tế]

    Nội suy spline#

    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2

    Nội suy spline trong 1-d. ក្រ្រ [nội suy. splxxx]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    0

    Nội suy spline trong 1-D. [Dòng đơn biến]#

    Bạn có thể khi bạn muốn

    • Mã Armstrong trong Python sử dụng hàm
    • Hàm mysql trong Python
    • Tìm từ trong từ điển Python
    • Binom RVS[] trong Python là gì?
    • Nó không cắn

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    1

    Biểu diễn spline 2-D. Thủ của [Bisplrep]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    2

    Biểu diễn spline 2-D. 这体行[bivariatespline]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    0

    Nội dung suy đa dữ liệu với một thực thi [thông tin thực tế]

    Nội suy spline#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    1

    Nội suy spline trong 1-d. ក្រ្រ [nội suy. splxxx]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    2

    Nội suy spline trong 1-D. [Dòng đơn biến]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    3

    Biểu diễn spline 2-D. Thủ của [Bisplrep]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    4

    Biểu diễn spline 2-D. 这体行[bivariatespline]#

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    5

    Sử dụng các chức năng của hệ thống thông qua trái tim của bạn để làm cho nó trơn tru/làm sạch # của bạn

    Nội suy spline#

    Nội suy spline trong 1-d. ក្រ្រ [nội suy. splxxx]#

    Nội suy spline trong 1-D. 表是行 [Univariatespline]# \[x\] và \[y\] components of the curve. The normal output is a 3-tuple, \[\left[t,c,k\right]\] , chứa các điểm nút, < /a> \[t\] , các hệ số \[c\] và thứ tự \[k\] của spline. Thứ tự spline mặc định là khối, nhưng điều này có thể được thay đổi bằng từ khóa đầu vào, k.

    Đối với các đường cong trong không gian N-d, ta có

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    5 cho mẹm đến hội tụ đồng công theo tham số. Đối với chức năng này, chỉ cần 1 trận đấu. Hãy nhập danh sách các mảng có kích thước \ [n \] cho đường cong trong không gian N-d. Độ dài của mỗi miếng vá là số điểm trên đường cong và mỗi miếng vá cung cấp một phần điểm dữ liệu N-D. Biến tham số siạn ra điển số trần khại, u ,, được đề cập đến thế nào là cách nhau giữa \ [0 \] và \ [1 \]. Theo mặc định, nó bao gồm đối tượng. 3-tuple, \ [\ trái [t, c, k \ phải] \]. \[N\] -mảng biểu diễn đường cong trong không gian N-D. Độ dài của mỗi mảng là số điểm đường cong và mỗi mảng cung cấp một thành phần của điểm dữ liệu N-D. Biến tham số được đưa ra với đối số từ khóa, u, mặc định là một chuỗi đơn điệu cách đều nhau giữa \[0\] và \[1\] . Đầu ra mặc định bao gồm hai đối tượng. một bộ 3, \[\left[t,c,k\right]\] , chứa biểu diễn spline và biến tham số \[u. \]

    Số từ phím, s, được sử dụng để chỉ định mức độ làm mịn được thực hiện trong Spline Fit. Giá trị của \[s \] có \ [s=m- \sqrt{2m} \] trong đó \[m \] có số. Do đó, nếu không có sự làm mịn, giá trị của \ [\ mathbf {s} = 0 \] sẽ được chuyển sang quy trình. \[s\] là \[s=m-\sqrt{2m}\] trong đó \[m\] là số lượng điểm dữ liệu phù hợp. Do đó, nếu không muốn làm trơn thì giá trị \[\mathbf{s}=0\] sẽ được chuyển cho các quy trình.

    Khi biểu diễn spline của dữ liệu đã được xác định, các chức năng có sẵn để đánh giá spline [

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    6] chuyển đến đầu ra của chúng ta [
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    6,
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    8] tại bất kỳ điểm nào và đường spline phân chia giữa bất kỳ điểm nào [
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    9]. Ngoài ra, đối với các đường nối hình khối [\ [k = 3 \]] có 8 nút thắt, gốc của đường nối có thể được tính [
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    0]. Các chức năng này được hiển thị trong ví dụ của bạn. \[k=3\] ] với 8 nút thắt trở lên, có thể ước tính được gốc của spline [
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    0]. Các chức năng này được thể hiện trong ví dụ sau. 
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    6

    khối-spline

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    7____18

    Phái sinh của spline

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    9

    Tất cả các dẫn xuất spline

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    0

    phù hợp với spline

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    1
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    2

    Gốc của spline

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    3

    Nhớ lấy

    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    0 có thể không tìm thấy nghiệm rõ ràng ở rìa của khoảng thời gian gần đúng, \ [x = 0 \]. Nếu chúng tôi xác định spline trong khoảng thời gian lớn hơn một chút, chúng tôi sẽ khôi phục cả gốc \ [x = 0 \] và \ [x = 2 \ pi \]. \[x = 0\] . Nếu chúng tôi xác định spline trên một khoảng lớn hơn một chút, chúng tôi sẽ phục hồi cả hai gốc \[x = 0\] và \[x = 2\pi\] . 
    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    4

    số SPLINE

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    5

    Nội suy spline trong 1-D. [Dòng đơn biến]#

    Khả năng kết hợp spline được mô tả ở trên cũng có sẵn thông qua giao diện hướng đối tượng. Các splines 1-d có các đối tượng của lớp

    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    2 được tạo bởi phần \[x\] và \[y\] của đường cong được cung cấp dưới dạng trạng từ số mà ta đã tạo. Đã xác định class
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    3, cho phép gọi đối tượng với các giá trị trục x, sau đó giá trị spline cần được đánh giá, trả về các giá trị Y chứa trong đó. Điều này được thể hiện trong ví dụ dưới đây cho lớp với
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    4. Các phương thức
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    5,
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    6 và
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    7 cũng có sẵn trên các đối tượng
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    2, cho phép tính tích phân, đạo hàm và nghiệm xác định dưới dạng spline. Các thành phần \[x\] và \[y\] của đường cong được cung cấp làm đối số cho hàm tạo. Lớp định nghĩa 
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    3, cho phép gọi đối tượng với các giá trị trục x, tại đó spline sẽ được đánh giá, trả về các giá trị y được nội suy. Điều này được thể hiện trong ví dụ dưới đây đối với phân lớp
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    4. Các phương thức
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    5,
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    6, và
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    7 cũng có sẵn trên các đối tượng
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    2, cho phép tính toán các tích phân, đạo hàm và nghiệm xác định cho spline.

    Lớp Univariatespline cũng có thể được sử dụng để làm mịn dữ liệu bằng cách cung cấp một giá trị khác không của tham số làm mịn, với cùng ý nghĩa với từ khóa S của hàm

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=1001, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o']
>>> plt.plot[xnew, f1[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--', xnew, f3[xnew], ':']
>>> plt.legend[['data', 'nearest', 'previous', 'next'], loc='best']
>>> plt.show[]
    4 được đưa lên tàu. Điều này dẫn đến một đường spline ít nút thắt hơn so với số lượng điểm dữ liệu, do đó, nó không phải là một đường spline bên trong mà là một đường spline trơn. Nếu đây không phải là điều bạn muốn, lớp
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    4 có sẵn. Đó là một lớp học với พลัย
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    2 luôn đi đến đây tất cả các điểm. Lớp này được hiển thị trong ví dụ dưới đây

    Tầng lớp

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    02 có lớp học với khách của____62. Chúng tôi không cho phép người dùng chỉ định số lượng của ba nút một cách rõ ràng với số đó. Điều này cho phép bạn tạo các đường spline tùy chỉnh với khoảng cách phi tuyến tính, làm mịn ở một số khu vực và làm mịn ở những khu vực khác hoặc thay đổi các thuộc tính của spline. 
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f = interp1d[x, y]
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='cubic']
    6

    Nội suyNivariatespline

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    7____28

    Lsq Univariatespline với các nút bất bình đẳng nhất

    >>> xnew = np.linspace[0, 10, num=41, endpoint=True]
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot[x, y, 'o', xnew, f[xnew], '-', xnew, f2[xnew], '--']
>>> plt.legend[['data', 'linear', 'cubic'], loc='best']
>>> plt.show[]
    9
    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    0

    Biểu diễn spline 2-D. Thủ của [Bisplrep]#

    For [mịn] thỏa 2 vế, hàm

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    04 có sẵn. Hàm nài bị mất đầu bắt buộc vào các mảng 1-d x, y và z, hiển thị các điểm trên bề mặt \[z = f \ left [x, y \ reight]. \] Dou ra from la dahn book \ [\ side left [TX, TY, C, KX, KY \ RIGHT] \] các cách áp dụng, các nút thrí, các hệ thống số d'á spline v Số lượng spline trong mỗi phần. Thật thuận tiện khi giữ danh sách này trong một đối tượng duy nhất, TCK, để có thể dễ dàng chuyển nó sang những gì chúng ta có____405. Từ khóa, s, có thể được sử dụng để thay đổi mức độ làm mịn được thực hiện trên dữ liệu trong khi xác định spline thích hợp. Giá trị lưu lại là \ [s = m- \ sqrt {2m} \], in that \ [m \] is number of data data in the frames x, y and z. Kết quả là có, nếu không muốn làm trơn thì truyền \[s=0\] cho_______404. Mảng 1-D x, y và z, đại diện cho các điểm trên bề mặt \[z=f\left[x,y\right]. \] Đầu ra mặc định là một danh sách \[\left[tx,ty,c,kx,ky\right]\] whose entries represent respectively, the components of the knot positions, the coefficients of the spline, and the order of the spline in each coordinate. It is convenient to hold this list in a single object, tck, so that it can be passed easily to the function
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    05. The keyword, s , can be used to change the amount of smoothing performed on the data while determining the appropriate spline. The default value is \[s=m-\sqrt{2m}\] , trong đó \[m\ ] là số điểm dữ liệu trong các vectơ x, y và z. Kết quả là, nếu không muốn làm mịn, thì \[s=0\] sẽ được chuyển tới
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    04.

    Để đánh giá spline 2-D, chúng ta cần rút ra một phần của nó [lý thuyết spline], chúng ta có nó

    ______405 is at. Tại đây, bạn có cặp mảng 1-D đầu tiên mà bạn muốn sử dụng để đánh giá giá trị spline. Đối với những người được liệt kê trong sổ TCK, hãy trả lại từ ____404. Nếu muốn, cặp thứ tư và thứ năm cung cấp thứ tự của đường dẫn chứa từng phần theo hướng \ [x \] và \ [y \], tương ứng. hai mảng 1-D có sản phẩm chéo chỉ định miền để đánh giá spline. Đối số thứ ba là danh sách tck được trả về từ
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    04. Nếu muốn, đối số thứ tư và thứ năm cung cấp thứ tự của đạo hàm riêng trong \[x\] và \[y\] hướng tương ứng.

    Điều quan trọng cần nhớ là bạn không nên sử dụng phương pháp 2-D bên trong để tìm biểu diễn spline của hình ảnh. Thuật toán được sử dụng không thể đối phó với số lượng lớn các điểm đầu vào. Hộp công cụ xử lý tín hiệu chứa các thuật toán phù hợp hơn để tìm biểu diễn spline của hình ảnh. Các lệnh bên trong 2-D được dự định sử dụng khi bên trong là 2 chiều như trong ví dụ này. Đối với ví dụ này, sử dụng lệnh

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    09 trong Numpy, rất hữu ích để xác định lưới đa chiều. [Xem thêm lệnh
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    10 nếu không cần full mạng]. Số lượng đối số đầu tiên và số lượng kích thước của mỗi đối số được xác định bởi số lượng đối tượng được lập chỉ mục được chuyển vào
    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    09. 
    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    1

    Xác định hàm trên lưới 20x20 thớt

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    2____03

    Chức năng nội bộ trên lưới 70x70 mới

    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    4
    >>> from scipy.interpolate import interp1d
    5

    Biểu diễn spline 2-D. 这体行[bivariatespline]#

    Tầng lớp

    >>> x = np.linspace[0, 10, num=11, endpoint=True]
>>> y = np.cos[-x**2/9.0]
>>> f1 = interp1d[x, y, kind='nearest']
>>> f2 = interp1d[x, y, kind='previous']
>>> f3 = interp1d[x, y, kind='next']
    12 giống như 2 giờ chiều của lớp
    >>> def func[x, y]:
..     return x*[1-x]*np.cos[4*np.pi*x] * np.sin[4*np.pi*y**2]**2
    2. Chúng tôi không tham gia các lớp học với những người thực sự của chúng tôi có FITPack được mô tả ở trên theo cách hướng đối tượng, cho phép gọi các đối tượng đã tạo để tính giá trị của spline bằng cách di chuyển nó ở dạng sau bạn có một trận đấu

    Sử dụng các chức năng của hệ thống thông qua trái tim của bạn để làm cho nó trơn tru/làm sạch # của bạn

    Có thể dùng các hám bản cầyệt tọm để làm trơn/hội nhập dữ liệu của mình theo kích thước N, nhưng nên sử dụng cẩn thận kẻo bên ngoài dữ liệu không đủ

    Bài Viết Liên Quan

    Bảng cheat mạng github
    Làm cách nào để trừ 1 ngày kể từ ngày trong MySQL?
    Sàng eratosthenes trong python là gì?
    Mongodb xóa phần tử khỏi mảng theo chỉ mục
    Trích xuất tệp từ nhiều thư mục Python
    Bạn có thể tạo một trang web từ python không?
    Tập lệnh PowerShell để chuyển đổi Excel sang CSV
    Tốc độ JavaScript so với Python
    Python cắt chuỗi
    Tôi có thể sử dụng thủ tục lưu sẵn trong PHP không?
    Có bao nhiêu trang web sử dụng Python
    Yum cài đặt python mysql
    Danh sách phân trang JavaScript
    Tam giác pascal trong python sử dụng vòng lặp for
    Bản đồ nhiệt Excel
    Tại sao tôi không thể chuyển đổi trong excel?
    Python cx_Oracle kiểm tra xem kết nối có mở không
    Cải tiến mysql 8
    Tất cả các toán tử số học Python là gì?
    The nav trong HTML

    Toplist mới

    #1
    Top 7 tết mậu thân năm 1968 đã diễn ra sự kiện gì ở miền nam nước ta 2023
    6 tháng trước
    #2
    Top 13 luyện từ và câu: dấu gạch ngang lớp 4 trang 45 2023
    6 tháng trước
    #3
    Top 6 trong mặt phẳng oxy ảnh của đường thẳng d 3x y 4=0 2023
    6 tháng trước
    #4
    Top 6 thử thách thần chết thuyết minh phần 2 2023
    6 tháng trước
    #5
    Top 4 vở bài tập tiếng việt lớp 3 tập 2 chính tả trang 15 2023
    6 tháng trước
    #6
    Top 5 áo khoác nam quảng châu cao cấp 2023
    6 tháng trước
    #7
    Top 4 nội dung nào sau đây không phải là trách nhiệm của đơn vị đầu mối cung cấp thông tin 2023
    6 tháng trước
    #8
    Top 9 mẫu đồng phục công sở đẹp 2022 2023
    6 tháng trước
    #9
    Top 5 ốp lưng iphone 13 pro bảo vệ camera 2023
    6 tháng trước

    Bài mới nhất

    Các sản phẩm làm đẹp tiếng anh là gì năm 2024
    Bán hàng phát sinh giảm giá hoạch toán tn năm 2024
    Mẫu hợp đồng thanh toán qua bên thứ 3 năm 2024
    Giải sách bài tập tiếng anh lớp 7 trang 8 năm 2024
    1994 sinh con năm 2023 tháng nào tốt năm 2024
    Dịch vụ chuyển văn phòng tại thanh hóa năm 2024
    Font việt hóa không hiển thị giống như demo năm 2024
    Nền kinh tế kế hoạch hóa tập trung là gì năm 2024
    Top điều hòa inverter 9000btu tiết kiệm điện năm 2024
    Đặc trưng của mùa hè là gì năm 2024

    Chủ Đề

    programming Hỏi Đáp Là gì Mẹo Hay Toplist Địa Điểm Hay Học Tốt mẹo hay Công Nghệ Nghĩa của từ Bao nhiêu Khỏe Đẹp đánh giá Tiếng anh Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn Món Ngon So Sánh Bài tập So sánh Xây Đựng Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Bài Tập javascript Ở đâu Thế nào Hướng dẫn Dịch Tại sao Máy tính Đại học