def comb(n, k): return factorial(n) // (factorial(k) * factorial(n-k)) def get_bezier_curve(points): n = len(points) - 1 return lambda t: sum(comb(n, i)*ti * (1-t)(n-i)*points[i] for i in range(n+1)) def evaluate_bezier(points, total): bezier = get_bezier_curve(points) new_points = np.array([bezier(t) for t in np.linspace(0, 1, total)]) return new_points[:, 0], new_points将这段代码替换成B样条曲线

好的，这里是使用B样条曲线的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splev, splprep

def evaluate_bspline(points, total):
    tck, u = splprep(points.T, k=min(3, len(points)-1))
    new_points = splev(np.linspace(0, 1, total), tck)
    return new_points[0], new_points[1]

这段代码使用了scipy库中的splprep和splev函数，splprep函数可以根据给定的控制点生成B样条曲线的参数，splev函数则可以根据这些参数和指定的参数值计算出B样条曲线上的点。在这个例子中，我们将曲线的阶数k设置为3或者控制点数减1的最小值（这里取2），可以根据需要进行调整。