Есть ли функция исключения matplotlib?

Я хочу построить следующую функцию в matplotlib без каких-либо вертикальных асимптот:

f(x) = 1/(x - 1)

Есть ли функция исключения в matplotlib, которая может маскировать/скрывать асимптоты, подобные Исключения в системе Mathematica

Ответ здесь, похоже, не помогает.

На каком этапе вы считаете, что их стоит скрывать? Будет ли это зависеть от градиента в зависимости от близости к асимптоте? Если это так, вы можете разрезать списки / массивы fx и x, удалить все точки с величиной градиента выше указанного значения, а затем снова собрать списки перед построением.

ChaddRobertson 10.04.2022 16:02

Это не зависит от градиента. Я хочу скрыть их, когда знаменатель равен нулю, т. е. когда x - 1 = 0.

RUNN 10.04.2022 16:51

Вы можете попытаться определить положение всех асимптот, а затем разбить свои списки на те, которые представляют кусочную функцию (список списков, матрица). Это позволит вам перебирать вашу матрицу, строя каждый кусочный список отдельно. Это гарантирует, что точки над разрывами не будут соединены.

ChaddRobertson 10.04.2022 17:24
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
3
24
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я предполагал, что вы пробовали только первый ответ. Когда вы читаете вопрос о переполнении стека с несколькими ответами, и первый вам не подходит, вы должны попробовать следующий.

Идея этого решения состоит в том, чтобы замаскировать значения, которые вас не интересуют. Вот видишь:

  • оригинальный сюжет с уродливой асимптотой.
  • первый метод: мы точно знаем положение асимптоты x=1. Следовательно, мы можем скрыть все значения y в небольшой области рядом с x=1.
  • второй способ: вблизи асимптоты значения стремятся к бесконечности. Мы можем скрыть все значения, которые больше (или меньше) некоторого порога.

Определенно есть и другие способы решения этой проблемы, но два предыдущих являются быстрыми и эффективными для простых сюжетов.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.5, 1.5, 1000)
y = 1 / (x - 1)

f, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0, 0].plot(x, y)
ax[0, 0].set_title("Original")

y2 = y.copy()
# select all values of y2 where x > 0.99
# and x < 1.01. You can play with these numbers
# to get the desired output.
y2[(x > 0.99) & (x < 1.01)] = np.nan
ax[0, 1].plot(x, y2)
ax[0, 1].set_title("First method")

y3 = y.copy()
# hide all y3 values whose absolute value is
# greater than 250. Again, you can change this
# number to get the desired output.
y3[y3 > 250] = np.nan
y3[y3 < -250] = np.nan
ax[1, 0].plot(x, y3)
ax[1, 0].set_title("Second method")

plt.tight_layout()
plt.show()

enter image description here

Другие вопросы по теме