Spline module for smooth interpolation in one and two dimensions
 
 
Class: FloatSpline - 1D cubic spline
 
Constructor:
 
  FloatSpline(listOfXYPairs)
 
    listOfXYPairs is a sequence (of length N) of sequences containing 
    two floating point elements listing (x, y) data points.
    Alternatively, the x and y data points can be input separately:
 
  FloatSpline(vectorOfX, vectorOfY)
 
    where vectorOfX and vectorOfY are cdsVector.CDSVector_double 
    instances with the x and y values, respectively; x and y values 
    are matched by offset to generate the corresponding (x, y) pairs.
 
    Regardless of the constructor used, the x values do not have to lie
    on a regular grid.
 
    By default the data is assumed non-periodic.  Periodic data can be
    specified as follows:
 
  FloatSpline(listOfXYPairs, True)
 
    In this case, an additional point is added to listOfXYPairs at 
    (x, y), where
 
      x = 2 * listOfXYPairs[N-1][0] - listOfXYPairs[N-2][0]
      y = listOfXYPairs[0][1]
 
    Also, the slope at the first and final points are set to match.
    The same result is obtained by using the alternative constructor:
 
  FloatSpline(vectorOfX, vectorOfY, True)
 
Methods:
 
    __call__(x) - return the interpolated value at (x).
 
    deriv(x) - return derivative wrt x at x.
    secondDeriv(x) - return the second derivative wrt x at x.
 
    size() - return the number of input x,y data pairs.
   
Use:
  
    Interpolated y values are obtained using the __call__() method. 
    For example,
 
    spline = FloatSpline( [(0,1), (1,2), (2,3)] )
    spline(0.5)
 
    will return the value 1.5.
 
 
 
Class: FloatSpline2D - 2D bicubic interpolation
 
Constructor:
 
  from spline import FloatSpline2D, PERIODIC_NOT
  FloatSpline2D(xList, yList, zList, periodic=PERIODIC_NOT)
 
    xList and yList contain x and y values of grid points.  These values
    should be monotonically increasing, but do not need to be equally 
    spaced. zList is a row-major list of data on this grid.  For example,
    if xList=[x0, x1, x2] and yList=[y0, y1, y2], then 
 
    zList = [z00, z01, z02,
             z10, z11, z12,
             z20, z21, z22]
 
    where zij is associated to coordinate values (xi, yj).
 
    The optional periodic argument is a bit field specifying whether the x 
    or y dimensions contain periodic data.  Valid values are PERIODIC_NOT,
    PERIODIC_X and PERIODIC_Y.  If a dimension is marked as periodic, the
    corresponding dimension in zList should be one less.  Thus, in the above
    example, if PERIODIC_X is set, it is assumed that z0j=z2j and values 
    z20, z21, z22 should be omitted from zList.  Similarly, if PERIODIC_Y is 
    set, values z02, z12, z22 should be omitted.  First derivatives are also 
    matched in case of periodicity. 
 
    Note that, unlike the 1D case, the spline coefficients are not taken
    from a global fit.  This is possible, but not yet implemented.
 
Methods:
 
    __call__(x, y) - return the interpolated value at (x, y).
 
    derivs(x, y) - return derivatives wrt x and y at (x, y) in a tuple (dx, dy).
   
Use:
  
    Interpolated z values are obtained using the __call__() method.  
    For example,
 
    x=[1, 2, 3]
    y=[4, 7]
    z=[7, 1,
       3, 9,
       3, 6]
 
    spline2d = spline.FloatSpline2D(x, y, z)
    spline2d(1.4, 5.1)
 
    will return the value 5.032.  Specification of periodicity in both 
    x and y dimensions:
 
    another_spline2d = spline.FloatSpline2D(x, y, z, spline.PERIODIC_X|spline.PERIODIC_Y)
 
    (x, y, and z are different from the previous non-periodic example).
 
 
 
 
 
 
 
 
# This file was automatically generated by SWIG (http://www.swig.org).
# Version 4.0.2
#
# Do not make changes to this file unless you know what you are doing--modify
# the SWIG interface file instead.