Python fitpack2.LSQBivariateSpline类代码示例

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本文整理汇总了Python中scipy.interpolate.fitpack2.LSQBivariateSpline类的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python LSQBivariateSpline类的具体用法？Python LSQBivariateSpline怎么用？Python LSQBivariateSpline使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。

在下文中一共展示了LSQBivariateSpline类的6个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_bilinearity

    def test_bilinearity(self):
        x = [1,1,1,2,2,2,3,3,3]
        y = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
        z = [0,7,8,3,4,7,1,3,4]
        s = 0.1
        tx = [1+s,3-s]
        ty = [1+s,3-s]
        warn_ctx = WarningManager()
        warn_ctx.__enter__()
        try:
            # This seems to fail (ier=1, see ticket 1642).
            warnings.simplefilter('ignore', UserWarning)
            lut = LSQBivariateSpline(x,y,z,tx,ty,kx=1,ky=1)
        finally:
            warn_ctx.__exit__()

        tx, ty = lut.get_knots()

        for xa, xb in zip(tx[:-1], tx[1:]):
            for ya, yb in zip(ty[:-1], ty[1:]):
                for t in [0.1, 0.5, 0.9]:
                    for s in [0.3, 0.4, 0.7]:
                        xp = xa*(1-t) + xb*t
                        yp = ya*(1-s) + yb*s
                        zp = (+ lut(xa, ya)*(1-t)*(1-s)
                              + lut(xb, ya)*t*(1-s)
                              + lut(xa, yb)*(1-t)*s
                              + lut(xb, yb)*t*s)
                        assert_almost_equal(lut(xp,yp), zp)

开发者ID:NelleV，项目名称:scipy，代码行数:29，代码来源:test_fitpack2.py

示例2: test_integral

    def test_integral(self):
        x = [1,1,1,2,2,2,8,8,8]
        y = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
        z = array([0,7,8,3,4,7,1,3,4])

        s = 0.1
        tx = [1+s,3-s]
        ty = [1+s,3-s]
        lut = LSQBivariateSpline(x,y,z,tx,ty,kx=1,ky=1)
        tx, ty = lut.get_knots()

        tz = lut(tx, ty)
        trpz = .25*(diff(tx)[:,None]*diff(ty)[None,:]
                    * (tz[:-1,:-1]+tz[1:,:-1]+tz[:-1,1:]+tz[1:,1:])).sum()

        assert_almost_equal(lut.integral(tx[0], tx[-1], ty[0], ty[-1]), trpz)

开发者ID:NelleV，项目名称:scipy，代码行数:16，代码来源:test_fitpack2.py

示例3: test_integral

    def test_integral(self):
        x = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 8, 8, 8]
        y = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
        z = array([0, 7, 8, 3, 4, 7, 1, 3, 4])

        s = 0.1
        tx = [1 + s, 3 - s]
        ty = [1 + s, 3 - s]
        with warnings.catch_warnings(record=True):  # coefficients of the ...
            lut = LSQBivariateSpline(x, y, z, tx, ty, kx=1, ky=1)
        tx, ty = lut.get_knots()
        tz = lut(tx, ty)
        trpz = (
            0.25
            * (diff(tx)[:, None] * diff(ty)[None, :] * (tz[:-1, :-1] + tz[1:, :-1] + tz[:-1, 1:] + tz[1:, 1:])).sum()
        )

        assert_almost_equal(lut.integral(tx[0], tx[-1], ty[0], ty[-1]), trpz)

开发者ID:GiladAmar，项目名称:scipy，代码行数:18，代码来源:test_fitpack2.py

示例4: test_integral

    def test_integral(self):
        x = [1,1,1,2,2,2,8,8,8]
        y = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
        z = array([0,7,8,3,4,7,1,3,4])

        s = 0.1
        tx = [1+s,3-s]
        ty = [1+s,3-s]
        with suppress_warnings() as sup:
            r = sup.record(UserWarning, "\nThe coefficients of the spline")
            lut = LSQBivariateSpline(x, y, z, tx, ty, kx=1, ky=1)
            assert_equal(len(r), 1)
        tx, ty = lut.get_knots()
        tz = lut(tx, ty)
        trpz = .25*(diff(tx)[:,None]*diff(ty)[None,:]
                    * (tz[:-1,:-1]+tz[1:,:-1]+tz[:-1,1:]+tz[1:,1:])).sum()

        assert_almost_equal(lut.integral(tx[0], tx[-1], ty[0], ty[-1]),
                            trpz)

开发者ID:BranYang，项目名称:scipy，代码行数:19，代码来源:test_fitpack2.py

示例5: test_bilinearity

    def test_bilinearity(self):
        x = [1,1,1,2,2,2,3,3,3]
        y = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
        z = [0,7,8,3,4,7,1,3,4]
        s = 0.1
        tx = [1+s,3-s]
        ty = [1+s,3-s]
        lut = LSQBivariateSpline(x,y,z,tx,ty,kx=1,ky=1)

        tx, ty = lut.get_knots()

        for xa, xb in zip(tx[:-1], tx[1:]):
            for ya, yb in zip(ty[:-1], ty[1:]):
                for t in [0.1, 0.5, 0.9]:
                    for s in [0.3, 0.4, 0.7]:
                        xp = xa*(1-t) + xb*t
                        yp = ya*(1-s) + yb*s
                        zp = (+ lut(xa, ya)*(1-t)*(1-s)
                              + lut(xb, ya)*t*(1-s)
                              + lut(xa, yb)*(1-t)*s
                              + lut(xb, yb)*t*s)
                        assert_almost_equal(lut(xp,yp), zp)

开发者ID:donaldson-lab，项目名称:Gene-Designer，代码行数:22，代码来源:test_fitpack.py

示例6: test_bilinearity

    def test_bilinearity(self):
        x = [1,1,1,2,2,2,3,3,3]
        y = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
        z = [0,7,8,3,4,7,1,3,4]
        s = 0.1
        tx = [1+s,3-s]
        ty = [1+s,3-s]
        with suppress_warnings() as sup:
            # This seems to fail (ier=1, see ticket 1642).
            sup.filter(UserWarning, "\nThe coefficients of the spline")
            lut = LSQBivariateSpline(x,y,z,tx,ty,kx=1,ky=1)

        tx, ty = lut.get_knots()
        for xa, xb in zip(tx[:-1], tx[1:]):
            for ya, yb in zip(ty[:-1], ty[1:]):
                for t in [0.1, 0.5, 0.9]:
                    for s in [0.3, 0.4, 0.7]:
                        xp = xa*(1-t) + xb*t
                        yp = ya*(1-s) + yb*s
                        zp = (+ lut(xa, ya)*(1-t)*(1-s)
                              + lut(xb, ya)*t*(1-s)
                              + lut(xa, yb)*(1-t)*s
                              + lut(xb, yb)*t*s)
                        assert_almost_equal(lut(xp,yp), zp)

开发者ID:BranYang，项目名称:scipy，代码行数:24，代码来源:test_fitpack2.py

注：本文中的scipy.interpolate.fitpack2.LSQBivariateSpline类示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。

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