Python BSpline/Nurbs评估在给定点使用scipy

Question

有没有什么办法使用scipy evllute BSpline/Nurbs在给定的点？我搜索只需要给定点，结矢量和样条线顺序的方法。

我找到了评估样条函数的方法，但我只想评估给定点的基本元素。那么有人可能知道在这种情况下使用什么？它甚至有可能吗？

另一方面，我已经实现了Cox de Boor算法，但由于他的递归定义，评估速度很慢。

Answer 1

在SciPy的0.19.0及以上的，可以使用BSpline：

In [1]: from scipy.interpolate import BSpline 

In [2]: spl = BSpline.basis_element([0, 1, 2, 3]) 

In [3]: spl(1.5) 
Out[3]: array(0.75) 

In [4]: spl([1.5, 2, 3.6]) 
Out[4]: array([ 0.75, 0.5 , 0.18]) 

文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.BSpline.html

对于三次样条具体情况，你可以使用CubicSpline，这实际上工作在多项式基础。

NURBS不可用于scipy开箱即用。一种方法是对BSpline进行小类归类，并重新定义__call__方法来评估分子和分母（通过委托给BSpline.__call__）。 YMMV。