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具有曲线上条件的Matplotlib轮廓图

scatter figure contour matplotlib python

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Physicist · 技术社区 · 6 年前

假设我想绘制 z=0 哪里 z=(19*y^3-6*x*y-1) 。我可以使用以下代码:

x = np.linspace(-2,2,1000)
y = np.linspace(-1,1,1000)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
z = (19)*Y**3-6*X*Y-1
plt.figure()
plt.contour(z,0)
plt.show()

现在我想显示曲线的以下部分 3*19*y^2-6*x<0 实线表示,其中 3*19*y^2-6*x>0 在虚线中。基本上,我正在对系统进行某种稳定性分析,我想展示系统的不同区域 z=0 曲线不同取决于是否 dz/dy 是积极的还是消极的。

我能想到的是自己定位这两个部分的坐标,并使用 scatter 使用不同的颜色(或线条样式)显示曲线的两个部分。我也知道如何在Mathematica中轻松做到这一点。我只是想知道matplotlib中是否有更优雅的解决方案来完成这项工作。

1 回复 | 直到 6 年前

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JohanC 6 年前

也许以下方法很有趣,但并不完美?

一个变量 z2 是用for创建的 3*19*y^2-6*x>0 条件。 z2 除了靠近的地方,其他地方都会被擦除 z 。然后,它用红蓝配色图着色,红色代表正极部分,蓝色代表负极部分,白色约为0。

背景设置为黑色,轮廓颜色设置为白色,以获得足够的对比度。

请注意,两者 contour 情节与 imshow 需要 extent 设置参数以获得信息轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 1000)
y = np.linspace(-1, 1, 1000)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
z = (19) * Y ** 3 - 6 * X * Y - 1
z2 = 3 * 19 * Y ** 2 - 6 * X
z2 = np.where(np.abs(z) < 0.2, z2, np.NaN)
plt.gca().set_facecolor('black')
plt.imshow(z2, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=+1, alpha=1, extent=[-2, 2, -1, 1], origin='lower')
plt.contour(z, 0, extent=[-2, 2, -1, 1], zorder=3, colors='white')
plt.show()