scipy.interpolate.UnivariateSpline.

導數#

UnivariateSpline.derivative(n=1)[source]#

建構一個新的 spline，代表此 spline 的導數。

參數:

nint, 選填: 導數的階數，預設值：1

回傳值:

splineUnivariateSpline: 代表此 spline 導數，階數為 k2=k-n 的 Spline。

另請參閱

splder, antiderivative

註解

版本 0.13.0 新增。

範例

這可以用於尋找曲線的極大值

>>> import numpy as np
>>> from scipy.interpolate import UnivariateSpline
>>> x = np.linspace(0, 10, 70)
>>> y = np.sin(x)
>>> spl = UnivariateSpline(x, y, k=4, s=0)

現在，微分 spline 並找出導數的零點。(注意：sproot 僅適用於 3 階 spline，因此我們擬合一個 4 階 spline)

>>> spl.derivative().roots() / np.pi
array([ 0.50000001,  1.5       ,  2.49999998])

這與 \(\cos(x) = \sin'(x)\) 的根 \(\pi/2 + n\pi\) 非常吻合。