你如何使用python绘制一条有两个斜率的线答案

【问题标题】：How do you plot a line with two slopes using python你如何使用python绘制一条有两个斜率的线
【发布时间】：2016-08-03 02:46:29
【问题描述】：

我正在使用下面的代码绘制一条有两个斜率的线，如图所示。斜率应该在一定限制后下降 [limit=5]。我正在使用矢量化方法来设置斜率值。有没有其他方法来设置斜率值。有人可以帮我吗？

                import matplotlib.pyplot as plt
                import numpy as np

                #Setting the condition
                L=5 #Limit
                m=1 #Slope
                c=0 #Intercept

                x=np.linspace(0,10,1000)
                #Calculate the y value
                y=m*x+c

                #plot the line
                plt.plot(x,y)

                #Set the slope values using vectorisation
                m[(x<L)] = 1.0
                m[(x>L)] = 0.75

                # plot the line again
                plt.plot(x,y)

                #Display with grids
                plt.grid()
                plt.show()

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

你可能想多了这个问题。图中有两条线段：

从 (0, 0) 到 (A, A')
从（A，A'）到（B，B'）

你知道A = 5，m = 1，所以A' = 5。你也知道B = 10。鉴于(B' - A') / (B - A) = 0.75，我们有B' = 8.75。因此，您可以制作如下图：

from matplotlib import pyplot as plt
m0 = 1
m1 = 0.75
x0 = 0     # Intercept
x1 = 5     # A
x2 = 10    # B
y0 = 0                    # Intercept
y1 = y0 + m0 * (x1 - x0)  # A'
y2 = y1 + m1 * (x2 - x1)  # B'

plt.plot([x0, x1, x2], [y0, y1, y2])

希望您能看到为给定的一组限制计算 y 值的模式。结果如下：

现在假设您确实出于某种模糊的原因想要使用矢量化。您可能希望预先计算所有 y 值并绘制一次，否则您会得到奇怪的结果。以下是对原始代码的一些修改：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#Setting the condition
L = 5 #Limit
x = np.linspace(0, 10, 1000)
lMask = (x<=L)  # Avoid recomputing this mask

# Compute a vector of slope values for each x
m = np.zeros_like(x)
m[lMask] = 1.0
m[~lMask] = 0.75

# Compute the y-intercept for each segment
b = np.zeros_like(x)
#b[lMask] = 0.0   # Already set to zero, so skip this step
b[~lMask] = L * (m[0] - 0.75)

# Compute the y-vector
y = m * x + b

# plot the line again
plt.plot(x, y)

#Display with grids
plt.grid()
plt.show()

【讨论】：

@疯狂物理学家：这是解决问题的数值方法[或多或少类似于隐式方法]，其中第一行的最终值是第二行的初始点。您的代码是数值方法答案。这正是我想要的。

【解决方案2】：

按照您的代码，您应该像这样修改主要部分：

x=np.linspace(0,10,1000)
m = np.empty(x.shape)
c = np.empty(x.shape)

m[(x<L)] = 1.0
c[x<L] = 0
m[(x>L)] = 0.75
c[x>L] = L*(1.0 - 0.75)

y=m*x+c

plt.plot(x,y)

请注意，c 也需要更改以使行连续。结果如下：

【讨论】：

你确定你对c的计算吗？
如果是，能否请您发布结果图片？
@疯狂物理学家：对于任何低于 1 的斜率值，这条线都必须是连续的。
我的错误，我没有计算出正确的截距公式。