0으로 곡선 교차점 찾기
Python에서는 값이 값이 아닌 경우 플롯에서 정확한 y축 값을 얻는 것이 어려울 수 있습니다. 정수. 이 기사에서는 이 문제를 다루고 선형 보간법을 기반으로 한 솔루션을 제시합니다.
두 개의 배열(vertical_data 및 그래디언트(온도_데이터))이 주어지면 plt.plot을 사용하여 플롯이 생성됩니다. 그러나 플롯에는 정확히 0에 가깝지만 정확히 0은 아닌 y 값이 표시됩니다.
근 추정을 위한 선형 보간
numpy 배열의 정확한 근을 추정하려면 , 간단한 선형 보간 방법을 사용할 수 있습니다. 다음 코드는 임의 곡선의 0 값을 찾는 방법을 보여줍니다.
<code class="python">import numpy as np def find_roots(x, y): s = np.abs(np.diff(np.sign(y))).astype(bool) return x[:-1][s] + np.diff(x)[s]/(np.abs(y[1:][s]/y[:-1][s])+1) x = .4+np.sort(np.random.rand(750))*3.5 y = (x-4)*np.cos(x*9.)*np.cos(x*6+0.05)+0.1 z = find_roots(x,y) plt.plot(x,y) plt.plot(z, np.zeros(len(z)), marker="o", ls="", ms=4)</code>
이 코드는 곡선의 근을 식별하고 이를 정확한 y 값 0에 원으로 그립니다.
0이 아닌 절편
근을 찾는 선을 수정하여 0이 아닌 y 값(y0)과 곡선의 교차점을 찾는 데 동일한 접근 방식을 사용할 수 있습니다. :
<code class="python">z = find_roots(x,y-y0)</code>
두 곡선 교차점
선형 보간 방법을 사용하여 두 곡선 사이의 교차점을 찾을 수도 있습니다. 두 곡선 사이의 차이의 근을 찾아 교차점을 추정할 수 있습니다.
<code class="python">y2 = (x - 2) * np.cos(x * 8.) * np.cos(x * 5 + 0.03) + 0.3 z = find_roots(x,y2-y1) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2, color="C2") plt.plot(z, np.interp(z, x, y1), marker="o", ls="", ms=4, color="C1")</code>
위 내용은 Python에서 선형 보간을 사용하여 플롯에서 정확한 0 및 0이 아닌 절편을 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!