在 Python 中创建 modulo/folded 图

Question

我正在尝试围绕 x 轴上的离散区间（a.k.a 一个“模数图”）“折叠”一个指数图（及其拟合 - 见下面的第一张图片）。目的是在 10 个 x 单位后，指数在同一图上继续从 0 到 10 到 20 间隔，如下面的第二个“照片处理”图像所示。

MWE代码如下：

import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt

产生积分

x=np.arange(20)
y=np.exp(-x/10)

适合数据

def fit_func(x, t):
    return np.exp(-x/t)
par, pcov = optimize.curve_fit(f=fit_func, xdata=x, ydata=y)

绘制数据和拟合函数

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y, c='g', label="Data");
ax.plot(x,fit_func(x, par), c='r', linestyle=":", label="Fit");
ax.set_xlabel("x (modulo 10)")
ax.legend()
plt.savefig("fig/mod.png", dpi=300)

What I have: Origianl exponential from 0 to 20

What I want: Modulo/folded exponential in intervals of 10

Answer 1

你可以尝试简单地写：

ax.plot(x % 10,y, c='g', label="Data")
ax.plot(x % 10, f, c='r', linestyle=":", label="Fit")

但是随后您会看到连接一个部分的最后一点和下一个部分的第一点的混乱线条。

另一个想法是创建一个循环来分别绘制每个部分。为避免出现多个图例条目，仅在第一部分设置图例标签。

import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(40)
y=np.exp(-x/10)
def fit_func(x, t):
    return np.exp(-x/t)

par, pcov = optimize.curve_fit(f=fit_func, xdata=x, ydata=y)
f = fit_func(x, par)
fig, ax = plt.subplots()

left = x.min()
section = 1
while left < x.max():
    right = left+10
    filter = (x >= left) & (x <= right)
    ax.plot(x[filter]-left,y[filter], c='g', label="Data" if section == 1 else '')
    ax.plot(x[filter]-left, f[filter], c='r', linestyle=":", label="Fit" if section == 1 else '')
    left = right
    section += 1

ax.set_xlabel("x (modulo 10)")
ax.legend()
#plt.savefig("fig/mod.png", dpi=300)
plt.show()

Answer 2

假设 x 是一个排序数组，我们将有：

>>> y_ = fit_func(x, par)
>>> temp_x = []
>>> temp_y = []
>>> temp_y_ = []
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> for i in range(len(x)):
    if x[i]%10==0 or i == len(x)-1:
        ax.plot(temp_x,temp_y, c='g', label="Data");
        ax.plot(temp_x,temp_y_, c='r', linestyle=":", label="Fit")
        temp_x,temp_y,temp_y_ = [],[],[]
    else:
        temp_x.append(x[i]%10)
        temp_y.append(y[i])
        temp_y_.append(y_[i])
>>> plt.show()

这将是结果图：

在 Python 中创建 modulo/folded 图

Creating a modulo/folded plot in Python

python

matplotlib

scipy-optimize

产生积分

适合数据

绘制数据和拟合函数