我使用UDP编写了多人游戏Pong。我正在使用插值和外推来为客户端创建平滑的外观效果。它有效。但是，球中有一些持续的口吃。每次收到新数据包时，它都会向前跳一点点。它看起来有点滞后，但可以玩。一定有办法让游戏看起来更流畅。我读过橡皮筋。离开这里的最佳方式是什么？我希望能够很好地回答我的问题的人会找到它。更新应Ivan的要求，这里是ping时间的图表。但是，我确实相信问题存在于客户端平滑代码中。 最佳答案 填写您的previousquestion的上下文，据我所知，您正在将每个客户的桨和球位置发送给另一个客户。然而，只要客户及时就Rac

我正在尝试找到一些Java库、代码示例(或起点)来帮助我弄清楚如何插入一个具有权重的2d点列表以生成一个插值电平曲线。谷歌搜索我发现有severalalgorithmsavailable为此，我找到了一些explanations有趣的内容。我想尝试的第一个算法是反距离加权插值。但是对于所有这些信息，我有一些基本的疑问:要生成如下图所示的图片，我必须做一个像素矩阵(带权重)，对数据进行插值，将像素分组在一起(按颜色范围)，然后连接点并绘制曲线并放置引用文本值，如this?如果我需要做这个像素矩阵，对于一个巨大的插值来说它会非常昂贵，那么我可以做更少的点并使用样条连接然后创建颜色级别吗？示

我开发了双三次插值，用于向一些使用Python编程语言的本科生进行演示。方法如wikipedia中所述。,代码工作正常，除了我得到的结果与使用scipy库时获得的结果略有不同。插值代码如下所示，在函数bicubic_interpolation中。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkitsimportmplot3dfromscipyimportinterpolateimportsympyassypimportpandasaspdpd.options.display.max_colwidth=200%matplot

我想用拉格朗日方法对多项式进行插值，但这段代码不起作用:definterpolate(x_values,y_values):def_basis(j):p=[(x-x_values[m])/(x_values[j]-x_values[m])forminxrange(k+1)ifm!=j]returnreduce(operator.mul,p)assertlen(x_values)!=0and(len(x_values)==len(y_values)),'xandycannotbeemptyandmusthavethesamelength'k=len(x_values)returnsum(

我需要使用三次样条插值替换pandas系列中缺失的数据。我发现我可以使用pandas.Series.interpolate(method='cubic')方法，它看起来像这样:importnumpyasnpimportpandasaspd#createseriessize=50x=np.linspace(-2,5,size)y=pd.Series(np.sin(x))#deletingdatasegmenty[10:30]=np.nan#interpolationy=y.interpolate(method='cubic')尽管此方法对小系列(size=50)工作得很好，但它似乎会导致

我有一个常规的二维X、Y和Z数组，我有一个点X0和Y0，我想知道网格上点(X0,Y0)的Z0值。我发现scipy有插值模块，但据我所知，它插值一维/二维数组并返回一维/二维数组，但没有在某一点只返回一个值的方法。例如:#MygriddataX=[[X11,X12,X13,...,X1N],[X21,X22,X23,...,X2N],....[XN1,XN2,XN3,...,XNN]Y=[[Y11,Y12,Y13,...,Y1N],[Y21,Y22,Y23,...,Y2N],....[YN1,YN2,YN3,...,YNN]]Z=[[Z11,Z12,Z13,...,Z1N],[Z21,Z

我正在尝试使用scipy的插值函数来反转插值函数。假设我创建了一个插值函数，importscipy.interpolateasinterpolateinterpolatedfunction=interpolated.interp1d(xvariable,data,kind='cubic')当我指定a时，是否有一些函数可以找到x:interpolatedfunction(x)==a换句话说，“我希望我的插值函数等于a；xvariable的值是多少才能使我的函数等于a？”我很感激我可以用一些数字方案来做到这一点，但是有没有更直接的方法？如果插值函数在xvariable中是多值的怎么办？

我正在使用PIL调整图像大小，我的情况是放大原始图像。我对与`resample=ANTIALIAS'一起使用的算法感到困惑。根据下面的文档，ANTIALIAS在缩小时似乎是最好的。我想知道在哪种情况下BICUBIC可以获胜？(我的一些测试用例显示bicubic是更好的选择)Anoptionalresamplingfilter.ThiscanbeoneofNEAREST(usenearestneighbour),BILINEAR(linearinterpolationina2x2environment),BICUBIC(cubicsplineinterpolationina4x4envi

我有两个相同长度的数组x=array([-243.,-242.,-241.,-240.,-239.,-238.,-237.,-236.,-235.,-234.,-233.,-232.,-231.,-230.,-229.,-228.,-227.,-226.,-225.,-224.,-223.,-222.,-221.,-220.,-219.,-218.,-217.,-216.,-215.,-214.,-213.,-212.,-211.,-210.,-209.,-208.,-207.,-206.,-205.,-204.,-203.,-202.,-201.,-200.,-199.,-198.,

我写了一个函数模块，它接受两个变量的参数。为了绘制，我有x,y=pylab.ogrid[0.3:0.9:0.1,0.:3.5:.5]z=np.zeros(shape=(np.shape(x)[0],np.shape(y)[1]))foriinrange(len(x)):forjinrange(len(y[0])):z[i][j]=fancyFunction(x[i][0],y[0][j])pylab.imshow(z,interpolation="gaussian")我得到的图像如下:但是当我尝试通过pylab.imshow(z,interpolation="gaussian",ext