从matplotlib获取步骤函数值

Question

我有两个带数据的numpy数组，比如x,y，我应用plt.step()并得到它的连续（阶跃）曲线

我希望能够自己创建这个函数，这意味着我希望对x的y值有一个（零阶保持）阶跃近似值，该值实际上不存在于原始x数组中

例如，在以下链接中，我希望得到“新”的实际矩形正弦值，而不仅仅是打印： https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/step_demo.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-step-demo-py

Answer 1

您可以使用scipy的interp1d创建一个step函数。默认插值为“线性”，但对于阶跃函数，可以将其更改为“下一步”、“上一步”或“最近”

从step_fun = interp1d(x, y, kind='previous')获得一个标准步骤函数，然后将其称为step_fun(new_x)

以下代码比较了不同类型的“插值”：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

x = np.random.uniform(0.1, 0.7, 20).cumsum()
y = np.sin(x)

kinds = ['linear', 'previous', 'next', 'nearest', 'cubic']
for i, kind in enumerate(kinds):
    function_from_points = interp1d(x, y + i, kind=kind)
    x_detailed = np.linspace(x[0], x[-1], 1000)
    plt.plot(x_detailed, function_from_points(x_detailed), color='dodgerblue')
    plt.scatter(x, y + i, color='crimson')
plt.yticks(range(len(kinds)), kinds)
plt.show()

Answer 2

您可以根据需要选择勾号值和相应的函数值。这是一个不等距参数及其值的示例：

x = np.arange(20) + np.random.random(20)/2
y = np.sin(x / 2)**2 + np.random.random(20)/5

备注：这两个数组的大小必须相等。如果您想要自己的自定义函数，可以使用np.vectorise：

x = np.arange(20) + np.random.random(20)/2
func = np.vectorize(lambda x: np.sin(x) + np.random.random()/5)
y = func(x)