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Pythonでポイントとバイキュービックスプラインサーフェスの間の距離を素早く推定する方法はありますか？

Pythonでポイントとバイキュービックスプラインサーフェスの間の距離を見積もるにはどうすればよいですか？ SciPy、NumPy、または他のパッケージで活用できる既存のソリューションはありますか？私は、最も近いを見つけたい # Fake some measured points on the surface z_measured = z_ideal + np.random.uniform(-0

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c3.jsスプラインの時系列グラフが後ろに行く

私はc3.jsを使っていくつかの時系列データをプロットしています。ループする必要がないときに何らかの理由でループを行っているプロットがループしています。ここでは、私たちはそれが何のポイントが後方に存在しないにもかかわらず、下位ループていることがわかりますそれらのひとつを詳しく見てみるをプロットしていプロットのすべての5の図です。私はそれが理由フィッティングアルゴリズムである知っているが、私は

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R - lmerモデルからnsスプラインオブジェクトを抽出し、新しいデータを予測する

lmerモデルから 'terms'、特にnsスプラインを予測したいと考えています。私はmtcarsデータセットの問題を再現しました（技術的に貧弱な例ですが、その点を理解しています）。 data(mtcars) mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars) summary(mtcarsmodel)

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three.jsでスプラインの下がり半分だけを描画する方法

3つの座標、つまりstart、mid、endを指定することで、three.jsでスプラインを描くことができます。そうすると、カーブは 'start'の座標から始まり、途中まで上がり、 'end'の座標まで下がります。これは同じもののjsbinです。しかし、ここではスプラインの下半分、つまり '中'から '終わり'の部分だけを描画したいと思います。これは伝統的なスプラインです。ただし、以下のよ

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分数回帰からスプラインに信頼区間を追加する

quantale回帰に合うようにquantregを使い、x値（分位数）に基づいていくつかのノットを追加しました。私は今これをプロットし、信頼区間も持っています。それをどうするかわからない。ここでは再現例です。 #create data x <- seq(0,100,length.out = 100) sig <- 0.1 + 0.05*x b_0 <- 6

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MATLAB - スプラインをサーフェスにフィットさせ、スプラインの数学的定式化を抽出できますか？

は、私は、3Dグリッド/表面を持っている私は、MATLABは、立方（または他の）に合うようにしたい z = f(x,y) のために、つまり私がx、y、zのデータを持っている（私は間違ってこの用語を使用することができます）代わりにSFITオブジェクトを使用してのスプラインこのデータへの曲線、そして私は、実際の数学的スプライン関数を抽出したいので、私は単に自分の代数関数を書くことができ、 z =

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DXFスプラインのプログラムによる作成

プログラムでスプラインを作成する必要があります。 Undefined group code 210 for object on line 54. Invalid or incomplete DXF input -- drawing discarded. エラーは次のとおりです。 0 SECTION 2 HEADER 9 $ACADVER 1 AC1006

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立方体射影補間補間Python

指定されたポイントでその関数値と派生関数によって定義される3次多項式を計算したいと思います。私はscipyのダウンロードの補間方法を知っている https://en.wikipedia.org/wiki/Cubic_Hermite_spline 。具体 splprepその誘導体eveluateするN次元スプラインとsplevを補間します。関数をとるPythonのルーチンがあり、値XにF（X）お

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Scipys SmoothBivariateSplineによって与えられるノットと係数のセットからスプライン値を計算する方法

私はスプラインを自分のデータにフィットさせるためにpythonを使用しています。私はノットと係数のセットを通常の使用のためのCプログラムにエクスポートできる必要があります。私は、スプラインに合うようにscipy.interpolate.SmoothBivariateSplineを使い、メソッドget_coeffs（）とget_knots（）を使ってノットと係数のコピーを作成しています。最終的に、

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Bスプラインに沿った長さ測定

私は現在、ユニークなBスプラインのベースで定義されたパスを使用して作業しています。 Bスプラインは、制御点と結び目の値のセットによって与えられます。コントロールポイントとノットの数は変わる可能性があります（一貫性を保ちます）。 De Boorのアルゴリズムを使用して、カーブ上の位置を評価し、それらの位置の接線値を得ることができました。これまでのところとても良いです。ここで、Bスプラインパスに沿