我曾经matplotlib.pyplot.contour画过一条线,但结果很奇怪。我的python代码:import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltN = 1000E = np.linspace(-5,0,N)V = np.linspace(0, 70,N)E, V = np.meshgrid(E, V)L = np.sqrt(-E)R = -np.sqrt(E+V)/np.tan(np.sqrt(E+V))plt.contour(V, E,(L-R),levels=[0])plt.show()结果是:但是当我使用 Mathematica 时,结果就不同了。Mathematica 代码是:ContourPlot[Sqrt[-en] == -Sqrt[en + V]/Tan[Sqrt[en + V]], {V, 0, 70}, {en, -5, 0}]结果是:我想要的结果是 Mathematica 的结果。为什么会matplotlib.pyplot.contour给出错误的结果?我很困扰!如果您能给我一些想法,将不胜感激!非常感谢!
1 回答
温温酱
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给出的结果matplotlib.pyplot.contour在数值上是正确的,但在数学上是错误的。
如果您只是绘制 ,请检查会发生什么tan(x):
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0,2*np.pi,1000)
y = np.tan(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
你会在两极得到一条线。这是因为后续的点是相连的。
您可以通过使用np.inf
大于特定数字的点来规避此问题。例如添加
y[np.abs(y)> 200] = np.inf
会导致
相同的方法可用于轮廓。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
N = 1000
x = np.linspace(0, 70,N)
y = np.linspace(-5,0,N)
X,Y = np.meshgrid(x, y)
F = np.sqrt(-Y) + np.sqrt(Y+X)/np.tan(np.sqrt(Y+X))
F[np.abs(F) > 200] = np.inf
plt.contour(X, Y, F, levels=[0])
plt.show()
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