как обрабатывать асимптоту / разрыв с Matplotlib
при построении графика с разрывом / асимптотой/сингулярностью / что угодно, есть ли автоматический способ предотвратить Matplotlib от "соединения точек" через "разрыв"? (см. код / изображение ниже).
Я читал, что у Sage есть средство [detect_poles], которое выглядело хорошо, но я действительно хочу, чтобы оно работало с Matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sympy import sympify, lambdify
from sympy.abc import x
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
# set up axis
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# setup x and y ranges and precision
xx = np.arange(-0.5,5.5,0.01)
# draw my curve
myfunction=sympify(1/(x-2))
mylambdifiedfunction=lambdify(x,myfunction,'numpy')
ax.plot(xx, mylambdifiedfunction(xx),zorder=100,linewidth=3,color='red')
#set bounds
ax.set_xbound(-1,6)
ax.set_ybound(-4,4)
plt.show()
3 ответов
это может быть не элегантное решение, которое вы ищете, но если просто хотите получить результаты в большинстве случаев, вы можете "обрезать" большие и малые значения ваших построенных данных в +∞
и -∞
соответственно. Библиотек matplotlib не сюжет эти. Конечно, вы должны быть осторожны, чтобы не сделать ваше разрешение слишком низким или порог отсечения слишком высоким.
utol = 100.
ltol = -100.
yy = 1/(xx-2)
yy[yy>utol] = np.inf
yy[yy<ltol] = -np.inf
ax.plot(xx, yy, zorder=100, linewidth=3, color='red')
С помощью массивы в масках вы можете избежать построения выбранных областей кривой.
удалить сингулярность при x=2:
import matplotlib.numerix.ma as M # for older versions, prior to .98
#import numpy.ma as M # for newer versions of matplotlib
from pylab import *
figure()
xx = np.arange(-0.5,5.5,0.01)
vals = 1/(xx-2)
vals = M.array(vals)
mvals = M.masked_where(xx==2, vals)
subplot(121)
plot(xx, mvals, linewidth=3, color='red')
xlim(-1,6)
ylim(-5,5)
эта простая кривая может быть немного более ясной, на которой точки исключены:
xx = np.arange(0,6,.2)
vals = M.array(xx)
mvals = M.masked_where(vals%2==0, vals)
subplot(122)
plot(xx, mvals, color='b', linewidth=3)
plot(xx, vals, 'rx')
show()
Нет, я думаю, что нет встроенного способа сказать matplotlib
игнорировать эти
точки. В конце концов, он просто соединяет точки и ничего не знает о функциях
или что происходит между точками.
однако, вы можете использовать sympy
чтобы найти полюса, а затем соединить непрерывные части вашей функции вместе. Вот какой-то, по общему признанию, уродливый код, который делает именно это:
from pylab import *
from sympy import solve
from sympy.abc import x
from sympy.functions.elementary.complexes import im
xmin = -0.5
xmax = 5.5
xstep = 0.01
# solve for 1/f(x)=0 -- we will have poles there
discontinuities = sort(solve(1/(1/(x-2)),x))
# pieces from xmin to last discontinuity
last_b = xmin
for b in discontinuities:
# check that this discontinuity is inside our range, also make sure it's real
if b<last_b or b>xmax or im(b):
continue
xi = np.arange(last_b, b, xstep)
plot(xi, 1./(xi-2),'r-')
last_b = b
# from last discontinuity to xmax
xi = np.arange(last_b, xmax, xstep)
plot(xi, 1./(xi-2),'r-')
xlim(xmin, xmax)
ylim(-4,4)
show()