Как я могу ограничить этот одномерный сплайн таким образом, чтобы градиент был строго положительным?

Question

У меня есть несколько наборов данных, для которых я подгоняю одномерный сплайн в Scipy:

spl = UnivariateSpline(x, y)
domain = np.linspace(min(x), max(x)), 10000)
plt.scatter(x, y, c='r', marker='x')
plt.plot(domain, spl(domain), 'b-')

Это пример «шумного» набора, для которого тренд в y ДОЛЖЕН увеличиваться с x, ноне то, что возвращает сплайн (см. ниже).

Есть ли способ оценить этот сплайн таким образом, чтобы его градиент был ВСЕГДА ПОЗИТИВНЫМ? Это было бы очень полезно.

Answer 1

Не из коробки.

FITPACK, библиотека fortran, которую упаковывает UnivariateSpline, имеет некоторую ограниченную аппроксимацию сплайном, но она не доступна на уровне python. Если вы завернули его, рассмотрите возможность отправки запроса на извлечение.