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library(splines)x <- rnorm(100)lines(ns(x))lines(ns(x, knots运行上面的代码会出现以下错误： NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)根据Peter的建议，50度的结太大了，所以我将代码修改为：
> lines(ns(x, knots =
浏览 43提问于2017-07-22得票数 1
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degree = 5,),data=Wage)我能够构建5次多项式回归样条，但是如何构建5次自然样条，因为ns()函数缺少次数参数。我只能用ns()生成一个三次自然样条线。还有没有其他函数可以用来生成二次自然样条，等等？
浏览 2提问于2018-11-16得票数 1
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., "spline")中实现的三次样条的八度实现不同于中概述的“自然三次样条”算法。我自己编写了后者的实现，并将其与interp1(..., "spline")函数的输出进行了比较，结果如下：我发现，当我尝试与4点进行相同的比较时，解也不同，而且，八度解与对所有四个点拟合一个三次多项式是完全相同的</e
浏览 1提问于2016-10-27得票数 1
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Python自然平滑样条
、、、
我正在试图找到一个python包，它将提供一个选项来拟合自然平滑样条和用户可选择的平滑因子。有实现吗？如果没有，您将如何使用现有的资源来自己实现它？通过自然样条，我的意思是，应该有一个条件，即拟合函数在端点处的二阶导数为零(线性)。
浏览 2提问于2018-07-13得票数 39
我不知道这里发生了什么，但当我画出我的网络图时，结果是这样的：注意右边的蓝线。我有放大的能力，当我放大时，右边的蓝色路径消失了。顺便说一句，右边的蓝线不能用开发人员选择器工具选择。我不知道它会如何，但看起来像当你有一个松散的监视器连接，我真的不确定。
所以，我隐藏了节点，进入元素区域。徘徊在你在上面看到的小径上，正如你所看到的，边界只是很小。当我将内容隐
浏览 1提问于2018-10-03得票数 0
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我已经在互联网上搜索了一个小时，在我的生活中，我无法找到一个解释，说明在使用splinefun ( Forsythe、Malcolm和Moler的方法)时，如何将样条精确地安装到一组点上。我知道以下几点：
用N个节点拟合三次样条是一个有(N1)*4未知数的问题。假设样条通过所有节点和(N-2)*2条件，假设样条在节点处光滑(精确地说，它的第一和第二导数是连续<em
浏览 4提问于2014-03-19得票数 8
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维基百科上的内容和图片表明B样条没有通过控制点，而我在其他地方找到的信息与维基百科上的内容相同。然而，样条插值可以在scipy.interpolate中进行，例如interp1d 'cubic'或splrep splev(这两个操作应该是类似的)。通过绘制，我发现曲线通过了所有控制点。但文档和库代码表明，这些操作的基础是B样条。
我现在对此深感困惑。我知道B样条是一种样条，除了B样条</e
浏览 18提问于2020-11-22得票数 1
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我正在准备一些代码，用样条插值一系列点。到目前为止，我已经尝试过最流行的一种:三次样条，具有边界条件：
fig.add_trace(go.Scatter(
浏览 3提问于2019-10-29得票数 5
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如何在d3中绘制图形样条
、、、、
背景如果样条有点p1 p2 p3 ... pn (n =1 (mod 3))，则点对应于三次B样条从p1到pn如果给出了startp，它会触及边缘的一个节点，箭头从p1到startp。如果没
浏览 0提问于2018-12-26得票数 1
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python中的连续样条
、、、、
我正在使用scipy的对一些时间序列数据进行样条和导数计算。它通常工作得相当好，尽管平滑因子可能会有一点微调。我一直在寻找某种“递归”样条方法，但没有成功。有没有人有什么建议，我应该从哪里开始寻找，或者是一个可能比scipy更适合这项工作的</e
浏览 1提问于2018-07-24得票数 0
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我试着用三个节点的三次样条来拟合一些数据，以绘制变量的季节性。我的X数据是一年中的天数(基本上范围是(0,366))，y数据是季节性变量。 如何创建适合数据的具有三个节点的三次样条曲线？(Xdata, ydata, kind='cubic') 和： spline = CubicSpline(Xdata, ydata, bc_type=&
浏览 33提问于2019-06-27得票数 0
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对于图像编辑应用程序，我试图在封闭的自然三次样条周围画一个梯度。结果应该类似于 (使用大量高斯模糊的GIMP创建)。由于找不到任何合适的算法来确定离样条的距离，所以我选择了以下算法：
在内部点和外部点之间创建一个三角形
浏览 0提问于2012-05-08得票数 2
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我正在将一个用R编写的脚本移植到Python上。在R中，我使用smooth.spline，在Python中，我使用SciPy UnivariateSpline。它们不会产生相同的结果(即使它们都基于三次样条线方法)。有没有一种方法或替代UnivariateSpline的方法，使Python样条返回与R相同的样条线？
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
但是，在某些情况下，当计算样条时，一些样条值超出了自转段，而且曲线没有被完全绘制出来。似乎在计算样条之前对自同程进行了评估。正如javadoc中所定义的：
另一方面
浏览 0提问于2021-11-18得票数 2
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然而，如果我用一条简单的线条去做，它是不光滑的，而且看起来很难看。
我目前的方法是使用Bezier曲线，对4点使用DeCasteljau算法，并对数据集中的每组4点运行该曲线。我还寻找其他方法；具体而言，我找到了关于Catmull样条的，它似乎更适合我的目的，因为曲线通过所有控制点，不像Bezier曲线。那么，我的问题是，我应该使用什么方法-- Bezier，Catmull，还是完全不同的方法？如果是Bezier，那么如何解决4-5，
浏览 4提问于2011-06-28得票数 3
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很抱歉，如果这个问题是微不足道的，但我正试图找出如何在R中绘制某种类型的自然三次样条(NCS)，这完全让我无法理解。在一个中，我学习了如何在ggplot中绘制ns()命令生成的NCS，但我感兴趣的是如何绘制一个稍微不同的NCS在包中生成的smooth.Pspline命令。据我所知，这是为给定数据集自动选择适当的平滑惩罚的唯一包。
理想情况下，我可
浏览 1提问于2013-10-10得票数 4
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