Python BSpline/Nurbs評估在給定點使用scipy

Question

有沒有什麼辦法使用scipy evllute BSpline/Nurbs在給定的點？我搜索只需要給定點，結矢量和樣條線順序的方法。

我找到了評估樣條函數的方法，但我只想評估給定點的基本元素。那麼有人可能知道在這種情況下使用什麼？它甚至有可能嗎？

另一方面，我已經實現了Cox de Boor算法，但由於他的遞歸定義，評估速度很慢。

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]) 

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

對於三次樣條具體情況，你可以使用CubicSpline，這實際上工作在多項式基礎。

NURBS不可用於scipy開箱即用。一種方法是對BSpline進行小類歸類，並重新定義__call__方法來評估分子和分母（通過委託給BSpline.__call__）。 YMMV。