spline

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    我有以下代码试图插值空气温度值 import numpy as np from scipy.interpolate import RectBivariateSpline as spline x = np.array([-7.52, -7.50, -7.48, -7.46]) y = np.array([41.88, 41.90, 41.92, 41.94]) z = np.array([

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    我有以下假设要绘制的数据限制三次样条 library(rms) library(survival) n <- 1000 set.seed(731) age <- 50 + 12*rnorm(n) label(age) <- "Age" sex <- factor(sample(c('Male','Female'), n, rep=TRUE, prob=c(.6, .4))) cens

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    在任意点评估样条曲线的最佳/最正确的方法是什么? 我绘制了我的评估结果,并将它们与使用UI库所得到的结果进行了比较,结果发现我的结果已关闭。 我使用中心段的三次方程式,而曲线的第一段使用二次方程式。 我认为我有这个问题的原因是因为在其评估的X坐标的变化(位移)和我目前在不断评估其踏下导致输入之间存在一些差异坐标x和输出之一(我目前忽略) 我可以根据需要提供代码。 (我使用Qt作为检查正确性的一种方

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    这里的用户指定的程度是我跑 fun <- function(x) {1 + 3*sin(4*pi*x-pi)} set.seed(1) num.samples <- 1000 x <- runif(num.samples) y <- fun(x) + rnorm(num.samples) * 1.5 fit <- smooth.spline(x, y, all.knots=TRUE, d

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    我目前正在使用基于唯一B样条定义的路径。 B样条由一组控制点和结值给出。控制点和节点的数量可能会有所不同(并保持一致)。 使用De Boor算法,我可以评估曲线上的位置并获得这些位置的正切值。 目前为止这么好。 现在如何测量(/近似)沿B样条路径的弧长?

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    我有从glm中拟合的系数,我想预测一组新数据的期望值。如果我有模型对象,使用predict()会很简单。但是,我现在不在现场,出于数据保密原因,我不再拥有模型对象。我只有摘要对象,使用包含模型系数的摘要(模型)生成。 使用系数来预测简单模型的期望值是很容易的。但是,我想知道如何在模型包含三次样条ns()时执行此操作。当模型也包含分类变量时,任何捷径都会被赞赏。 这是一个简单的例子。 library

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    我在Highcharts中有样条图。它有24小时的数据,即24点。现在在这24小时内,发生了某些事件,我需要在样条图上显示点。需要提供这些要点的工具提示。我如何在样条曲线图上重叠这些点,包括他们的工具提示?这些重叠的点也需要在x轴上映射到相应的时间。任何想法,如果这可以做到? 这是什么,我想在一个的jsfiddle做一个例子: - http://jsfiddle.net/ttyc5dod/ $(f

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    这里我正在使用基于样本jsfiddle的实时流式数据处理Highcharts时间序列图表。在fiddle中,显示了4行,分别命名为input1,input2,input3,&输入4,并用实时随机数据更新,但在实际项目中输入值通过MQTT更新。在这里,我添加了点与图表[i] .addPoint()方法。如果值超过特定限制,我想添加一些标记或符号以及行。 $(function() { $(d

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    我在Matlab中有一段代码,它应该采用Airfoil轮廓并增加点数,以便在另一个程序中绘制轮廓时,我会获得更平滑的曲线。 clear %reading an external data file fid = fopen('NACA0015.txt'); a = fscanf(fid,'%g %g',[2 inf]); % It has two rows now. a = a'; % ma

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    我有4个网格: kgrid,它是[77x1]; x这是[15x1]; z这是[9x1]; s这是[2x1]; 然后,我有一个函数V是: V [77x15x9x2] 我想在一些点kprime内插诉要做到这一点,我做: [ks, xs, zs, ss] = ndgrid(kgrid, x, z, s); Vprime = interpn(xs, ks, zs, ss, V, xs, kprime,