在python中绘制二维积分函数

Question

这是我进入NumPy 世界的第一步。 事实上，目标是在 2-D 函数下方绘制为 3-D 网格：

N = \frac{n}{2\sigma\sqrt{\pi}}\exp^{-\frac{n^{2}x^{2}}{4\sigma^{2}}}

这可以在Matlab 中作为小菜一碟完成，下面是sn-p：

[x,n] = meshgrid(0:0.1:20, 1:1:100);

mu = 0;
sigma = sqrt(2)./n;

f = normcdf(x,mu,sigma);
mesh(x,n,f);

但血腥的结果太丑陋了，足以驱使我尝试Python 功能来生成科学图。

我搜索了一些东西，发现在Pyhton中达到上述标记的主要步骤可能是通过下面的sn-p获得的：

from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

sigma = 1

def integrand(x,n):
    return (n/(2*sigma*np.sqrt(np.pi)))*np.exp(-(n**2*x**2)/(4*sigma**2))

t = np.linespace(0, 20, 0.01)
n = np.linespace(1, 100, 1)

lower_bound = -100000000000000000000 #-inf
upper_bound = t

tt, nn = np.meshgrid(t,n)

real_integral = quad(integrand(tt,nn), lower_bound, upper_bound)

Axes3D.plot_trisurf(real_integral, tt,nn)

编辑：由于对 Greg 建议的更多调查给予了应有的关注，以上代码是最新的 sn-p。

这是生成的异常：

RuntimeError: infinity comparisons don't work for you

这似乎是指quad 调用...

你能帮我解决这个积分绘图问题吗？！...

最好的

Answer 1

只需几个提示即可让您找到正确的方向。 numpy.meshgrid 可以做与 MatLABs 函数相同的事情： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.meshgrid.html

当你有 x 和 n 时，你可以像在 matlab 中一样做数学：

sigma = numpy.sqrt(2)/n

（在 python 中，乘法/除法是默认索引 - 不需要点）

scipy 有很多更高级的功能，例如How to calculate cumulative normal distribution in Python 的一维案例。

对于绘图，您可以使用 matplotlibs pcolormesh：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.pcolormesh(x,n,real_integral)

希望这会有所帮助，直到有人可以为您提供更详细的答案。