0

我有这两个numpy数组

  import numpy as np
  a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
  b=np.array([-1,-2,-3,-4,-5,1,2,-3,-4])

我可以像这样轻松地绘制它们

  from pylab import *
  plot(a,b,'b-',lw=2)

我想b用不同的线条样式显示带有负数的点，例如虚线。

我可以这样做

 plot(a[(b<0)],b[(b<0)],'b--',lw=2)

但这将所有点连接在一条线上。例如，我不希望 a=5 和 b=-4 的点与 a=8 和 b=-3 的点连接

4

1 回答 1

2

您可以使用掩码数组：

import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b=np.array([-1,-2,-3,-4,-5,1,2,-3,-4])

plot(a, b)
m = b > 0
plot(np.ma.array(a, mask=m), np.ma.array(b, mask=m), 'r--', lw=2)

在此处输入图像描述

但是，我认为这可能不是您想要的。这是一种可以将线条分成两部分的快速方法：

import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b=np.array([-1,-2,-3,-4,-5,1,2,-3,-4])

x = np.linspace(a.min(), a.max(), 1000)
y = np.interp(x, a, b)

m = y <= 0
plot(np.ma.array(x, mask=m), np.ma.array(y, mask=m), 'b-', lw=2)
m = y > 0
plot(np.ma.array(x, mask=m), np.ma.array(y, mask=m), 'r--', lw=2)

在此处输入图像描述

np.interp()将为大型数据集使用很多内存，这是另一种找到所有零点的方法。输出与上面相同。

idx1 = np.where(b[1:] * b[:-1] < 0)[0]
idx2 = idx1 + 1

x0 = a[idx1] + np.abs(b[idx1] / (b[idx2] - b[idx1])) * (a[idx2] - a[idx1]) 

a2 = np.insert(a, idx2, x0)
b2 = np.insert(b, idx2, 0)

m = b2 < 0
plot(np.ma.array(a2, mask=m), np.ma.array(b2, mask=m), 'b-', lw=2)
m = b2 > 0
plot(np.ma.array(a2, mask=m), np.ma.array(b2, mask=m), 'r--', lw=2)
于 2013-04-05T11:48:33.143 回答