Возможно ли получить аппроксимацию псевдо-сплайнами на иных базах данных, нежели Oracle Database? Это третья заметка цикла, посвященного псевдо-сплайн аппроксимации зашумленных данных в рамках сервера баз данных. Повторим вновь и вновь: база данных - это не просто таблицы, а весь цикл обработки данных. Первая заметка, "Визуализация тренда с помощью псевдо-сплайна и Oracle APEX", рассматривает постановку задачи и обзор ее решения. Вторая заметка, "Под капотом кубической сплайн-аппроксимации", показывает довольно сложные внутренние решения...

Максимально простые шаблоны для практических заданий по численным методам Python + NumPy + SciPy + Matplotlib. Сделано как шпаргалка: что копировать, что менять, что говорить. Почти любое практическое задание можно делать по одному плану: Подсказка: На экзамене лучше не писать сложный универсальный код. Проще взять короткий шаблон и поменять только функцию, имя файла, границы и шаг. Эту ячейку можно вставлять почти в любое задание. Если какая-то библиотека не нужна, она просто не мешает. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import CubicSpline, interp1d from scipy...