枕样条插值:在实际计算前确定tck中节点/B样条系数矢量的阵列长度

Question

在计算值之前，是否可以确定tck元组中由scipy.interpolate.splprep返回的数组的数组长度？

我必须对含有500万个数据点(或更少，可以是可变的)的噪声数据进行样条插值。我观察到，在阵列长度为90的情况下，插补效果很好，而对于较高的阵列长度计算插补则需要很长时间(有时还会直接从~ 90跳到~ 1000，同时使s变小一步，也会产生噪声)，如果阵列长度远小于(<50)，则这是不够合适的。

实际上，这种阵列长度依赖于平滑因子s提供给splprep函数，但是对于不同的测量数据，s变化很大，得到一致的阵列长度在90左右。例如，对于data1 的，的值大约为1000才能得到len(cfk[0]) = 90，而对于data2 的，在相同的data1长度和data2的情况下，的值大约为100才能得到len(cfk[0]) = 90。它可能取决于数据的噪音..。

我已经考虑过一个循环，在这个循环中，的从某个点开始，并在不断检查len(cfk[0])时通过循环减少--但这需要很长时间，特别是当len(cfk[0])接近90时。

因此，在计算cfk元组之前，以某种方式知道平滑因子以得到所需的阵列长度是很有用的。

Answer 1

简短的回答:不，不容易。分片包装的Dierckx库使用一些相当重要的逻辑来确定纽结向量，所有这些都被写入了Fortran代码中。因此，唯一的办法是仔细追踪后者。它可以从netlib获得，也可以从scipy/插值/fitpack获得。