可视化样条曲线基础

教科书在解释主题时，通常会以漂亮的示例样条为基础，说明统一样条曲线的基础。像是线性样条线的一排小三角形，或者是三次样条线的一排小驼峰。

这是一个典型的例子：

http://support.sas.com/documentation/cdl/zh-CN/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm

我想知道是否有使用标准R函数（如bs或ns）生成样条曲线基础图的简便方法。我猜想有一个简单的矩阵算术与一个琐碎的R程序相结合，可以优雅地吐出漂亮的样条曲线图。我只是想不到！

尝试以下操作，作为B样条曲线的示例：

x <- seq(0, 1, by=0.001)
spl <- bs(x,df=6)
plot(spl[,1]~x, ylim=c(0,max(spl)), type='l', lwd=2, col=1, 
     xlab="Cubic B-spline basis", ylab="")
for (j in 2:ncol(spl)) lines(spl[,j]~x, lwd=2, col=j)

给这个：

这里有一个autoplot方法为“基础”课（两者BS和NS继承）：

library(ggplot2)
library(magrittr)
library(reshape2)
library(stringr)
autoplot.basis <- function(basis, n=1000) {
    all.knots <- sort(c(attr(basis,"Boundary.knots") ,attr(basis, "knots"))) %>%
        unname
    bounds <- range(all.knots)
    knot.values <- predict(basis, all.knots) %>%
        set_colnames(str_c("S", seq_len(ncol(.))))
    newx <- seq(bounds[1], bounds[2], length.out = n+1)
    interp.values <- predict(basis, newx) %>%
        set_colnames(str_c("S", seq_len(ncol(.))))
    knot.df <- data.frame(x=all.knots, knot.values) %>%
        melt(id.vars="x", variable.name="Spline", value.name="y")
    interp.df <- data.frame(x=newx, interp.values) %>%
        melt(id.vars="x", variable.name="Spline", value.name="y")
    ggplot(interp.df) +
        aes(x=x, y=y, color=Spline, group=Spline) +
        geom_line() +
        geom_point(data=knot.df) +
        scale_color_discrete(guide=FALSE)
}

这使您可以仅调用autoplotns或bs对象。以jbowman为例：

library(splines)
x <- seq(0, 1, by=0.001)
spl <- bs(x,df=6)
autoplot(spl)

产生：

编辑：这将包含在ggfortify软件包的下一版本中：https : //github.com/sinhrks/ggfortify/pull/129。在那之后，我相信您所需要的只是：

library(splines)
library(ggfortify)
x <- seq(0, 1, by=0.001)
spl <- bs(x,df=6)
autoplot(spl)