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或者

为什么splprep不使用自己的结？

我想弄清楚如何在scipy.interpolate.splprep. 在非周期性情况下，我成功了，即我可以重现这个 SE 示例。

但是，在周期性边界条件（PBC）的情况下，我遇到了问题。如本例所示，这 scipy.interpolate.splprep甚至不适用于自己的结：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splev, splrep
import scipy

print "my scipy version: ", scipy.__version__

srate = 192000.
freq = 1200.

timeList = [ i / srate for i in range( int( srate / freq + 1 ) ) ]
signal = np.fromiter( ( np.sin( 2 * np.pi * freq * t ) for t in timeList ), np.float )

spl = splrep( timeList, signal, per=1 )
knots = spl[0]
spl = splrep( timeList, signal, t=knots, per=1 )

给出：

my scipy version:  1.0.0
Traceback (most recent call last):
  File "splrevtest.py", line 15, in <module>
      spl = splrep( timeList, signal, t=knots, per=1 )
  File "/somepath/python2.7/site-packages/scipy-1.0.0-py2.7-linux-/python2.7/site-packages/scipy-1.0.0-py2.7-linux-x86_64.egg/scipy/interpolate/fitpack.py", line 289, in splrep
      res = _impl.splrep(x, y, w, xb, xe, k, task, s, t, full_output, per, quiet)
  File "/somepath/python2.7/site-packages/scipy-1.0.0-py2.7-linux-x86_64.egg/scipy/interpolate/_fitpack_impl.py", line 514, in splrep
      raise _iermess[ier][1](_iermess[ier][0])
  ValueError: Error on input data

此外，如果您绘制第一个和最后一个结，例如：

print timeList[-1]
print knots[:4]
print knots[-4:]

你得到

>> 0.000833333333333
>> [-1.56250000e-05 -1.04166667e-05 -5.20833333e-06  0.00000000e+00]
>> [0.00083333 0.00083854 0.00084375 0.00084896]

这意味着实际数据范围之外有六个点，三个之前和三个之后。这可能没问题，因为我们有 PBC，并且结与周期模数数据范围内的结相同，但无论如何都很奇怪。（顺便说一句，设置时该示例甚至不起作用per=0。）此外，如果我手动设置点，则设置数据范围之外的点会失败。per=1如果点在数据范围内，即使使用 ，它也可以工作。比如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import splev, splrep
import scipy

x = np.linspace( 0, 1, 120 )
timeList = np.linspace( 0, 1, 15 )
signal = np.fromiter( ( np.sin( 2 * np.pi * t +.3 ) for t in timeList ), np.float )
signal[ -1 ] -= .15
myKnots=np.linspace( .05, .95, 8 )
spl = splrep( timeList, signal, t=myKnots, per=1 )
fit = splev(x,spl)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot( 1, 1, 1 )
ax.plot( timeList, signal, marker='o' )
ax.plot( x, fit , 'r' )
for i in myKnots:
    ax.axvline( i )
plt.show()

提供：

结测试

我们还可以看到最后一点在 PBC 中被忽略了。

那么scipy.interpolate.splprep这里实际上在做什么，为什么它不接受手动设置结的类似结结构 if per=1。它是一个错误吗？

我希望最后一个问题的答案是“不”，否则我在这里问这个问题是错误的。

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1 回答 1

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为了splrep使用自己的结，您应该更改：

spl = splrep(timeList, signal, t=knots, per=1)

使用内部结：

spl = splrep(timeList, signal, t=knots[4:-4], per=1)

这个界面不是那么直观，但它出现在文档中（尽管在task参数下而不是在 下t）（我的重点）：

如果 task=-1 找到给定节点集 t 的加权最小二乘样条。这些应该是内部结，因为末端的结将自动添加。

额外的结也记录在那里。这与节数和系数数之间的一般联系是一致的：number_of_knots = number_of_coefficients + degree + 1。

PBC 构造中的最后一个点被忽略（如图所示），因为周期定义要求周期中最后一个点的值等于第一个。这记录在per它所说的参数下 "Values of y[m-1] and w[m-1] are not used."（同样，我猜这不是一个非常直观的界面，但这可能是 Fortran 代码的实现方式）。

于 2018-07-16T08:46:23.073 回答