spline

    9

    2答えて

    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

    1

    1答えて

    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

    0

    1答えて

    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)

    0

    1答えて

    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

    2

    1答えて

    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

    1

    1答えて

    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 =

    0

    3答えて

    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

    1

    2答えて

    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

    0

    1答えて

    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、

    1

    2答えて

    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