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Construct a new spline representing the derivative of this spline.
Parameters
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n : int, optional
Order of derivative to evaluate. Default: 1
Returns
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spline : UnivariateSpline
Spline of order k2=k-n representing the derivative of this
spline.
See Also
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splder, antiderivative
Notes
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.. versionadded:: 0.13.0
Examples
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This can be used for finding maxima of a curve:
>>> from scipy.interpolate import UnivariateSpline
>>> x = np.linspace(0, 10, 70)
>>> y = np.sin(x)
>>> spl = UnivariateSpline(x, y, k=4, s=0)
Now, differentiate the spline and find the zeros of the
derivative. (NB: `sproot` only works for order 3 splines, so we
fit an order 4 spline):
>>> spl.derivative().roots() / np.pi
array([ 0.50000001, 1.5 , 2.49999998])
This agrees well with roots :math:`\pi/2 + n\pi` of
:math:`\cos(x) = \sin'(x)`.
Améliorations / Corrections
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