def get_bezier_curve(points): n = len(points) - 1 return lambda t: sum(comb(n, i)*t**i * (1-t)**(n-i)*points[i] for i in range(n+1))

这是一个用于生成贝塞尔曲线的函数。它接受一个点列表作为输入，并返回一个函数，该函数将在0到1之间的值t作为输入，并返回相应的曲线点。

具体来说，该函数使用组合数计算多项式系数，然后将它们与每个点相乘，以生成曲线上的点。最后，这些点被组合成一个输出函数。

注意，由于该函数使用组合数，因此需要导入 math 库中的 comb 函数。

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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)*t**i * (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[:, 1]

这段代码是用于生成贝塞尔曲线的，其中comb函数计算组合数，get_bezier_curve函数返回一个lambda函数，这个lambda函数可以根据给定的控制点生成贝塞尔曲线上的点，evaluate_bezier函数调用get_bezier_curve函数并根据给定的总点数生成贝塞尔曲线上的点。您有什么其他问题吗？

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。