Я пытаюсь найти производные сплайна в нескольких точках, используя splev
в scipy
. Например:Производные сплайна: `scipy splev`
import numpy as np
from scipy.interpolate import splprep, splev
import matplotlib.pyplot as plt
# function to normalize each row
def normalized(a, axis=-1, order=2):
l2 = np.atleast_1d(np.linalg.norm(a, order, axis))
l2[l2==0] = 1
return a/np.expand_dims(l2, axis)
# points and spline
pts = np.array([[0,0],[1,1],[2,np.sqrt(2)],[4,2],[9,3]])
tck, u = splprep(pts.T, u=None, k=3, s=0.0, per=0)
# compute new points and derivatives
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 5*u.shape[0])
x_new, y_new = splev(u_new, tck, der=0)
xp_num, yp_num = splev(pts, tck, der=1) # numerical derivatices
xp_the, yp_the= pts[1:,0], 0.5/np.sqrt(pts[1:,0]) # analytical derivatives
R = normalized(yp_num/xp_num)
X,Y = pts[1:,0], pts[1:,1]
U,V = X + R[1:,0], Y+R[1:,1]
Я хотел бы построить касательные в данной точке:
plt.plot(x_new,y_new,'-b')
plt.plot(pts[:,0],pts[:,1],'--ro')
plt.quiver(X,Y,U,V, angles='xy', scale_units='xy')
Я думаю, что эти касательные являются неправильными. Я понимаю, что xp_num
и yp_num
являются численными производными сплайна по отношению к x
и y
. Поэтому, чтобы найти dy/dx
, я должен просто их разделить. Это верно?
В конце концов, я хотел бы найти касательные кривого, как this
wh at делает 'normalized' делать? –
@PaulPanzer: Он нормализует каждую строку. Я добавил определение 'normalize'. – Mahdi
Странно, ваш код выглядит так, как будто он не должен создавать никаких векторов в сюжете вообще. 'yp_num' и' xp_num' равны 1d, не так ли? Таким образом, ваш 'R' должен быть 1 x-то, поэтому, когда вы нарезаете' R [1:, 0], вы должны получить пустой массив. Я что-то упустил? –