问题描述
我正在绘制伴随蒙特卡罗测试和伴随模拟的结果，所以我在 matplotlib 中的一些数据点旁边绘制了一条曲线；我需要 x 刻度以 1 秒为间隔从 0 到 10，所以我使用了 plt.xticks(np.linspace(0,10,11))，这 - 起初 - 有效，但更改我的代码中的任何内容都会使曲线变得不可见，即使只是移动我的光标运行时从 linspace 到代码的另一部分会破坏它......我不明白这到底是怎么可能的，即使使用手动枚举列表它也根本不起作用。 ex [0,1,2,...] 或多或少我实际上无法使用图表，除非我让 matplotlib 自动设置 x 刻度。任何人都可以深入了解正在发生的事情以及如何解决它？
Here's my actual graph when it's working
以及我拼凑起来绘制数据的代码
plt.plot(Time2,Adjoint,'k:',label='Adjoint Simulation')
plt.scatter(Time,SIGMA,marker='+',color='black',linewidth=1,label='Monte Carlo Calculation')
#plt.plot(Time,AVERAGE,'k:')
plt.title('Mean Squared Miss vs Flight Time')
plt.xlabel('Flight Time (S)')
plt.ylabel('Standard deviation (Ft)')
plt.ylim(0,50)
plt.xticks(np.linspace(0,11))
plt.legend()
plt.show()
编辑：时间的数据只是一个列表 1-10，每个列表都有一个数据点，这个散点图没有问题。 Time2 的数据以 0.01 秒的间隔通过梯级库塔积分循环与 y 数据一起生成。当我不将 xticks 留给 matplotlib 时，我的伴随运行曲线的图完全消失了 - 数据不变，仅触摸 xtick 设置，但该图仅显示散点图......当我使用 linspace 时，如果并且只有当我的光标位于 linspace 命令内时，它才会起作用，但前提是代码中没有其他任何更改 - 我绝对不知道这是怎么可能的，但它似乎是一致的...... .
我对堆栈溢出很陌生，我不确定添加示例数据的最佳方法 - 但代码只有 100 行，其中大部分是没有问题的蒙特卡罗循环，所以希望这会有所帮助
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import timeit
Vc,XNT,Vm,XNP,Tau,Runs = 4000,96.6,3000,3,50
Z = np.zeros([1000,1])
Time = []
SIGMA= []
AVERAGE = []
start_time = timeit.default_timer()
for TF in range(1,11,1):
Z1 = 0
for j in range(1,Runs+1):
TStart = TF * np.random.uniform()
PZ = np.random.uniform(-1,1)
if PZ>0:
Coef = 1
else:
Coef = -1
Y = 0; YD = 0
T = 0; S = 0
H = .01
XNc = 0; XNL = 0
while T < (TF-.0001):
if T<TStart:
XNT = 0
else:
XNT = Coef * 96.6
YOLD = Y
YDOLD= YD
XNLOLD = XNL
TGo = TF-T+.00001
Rtm = Vc * TGo
LambdaD = (Rtm*YD+Y*Vc)/(Rtm**2)
XNc = XNP * Vc * LambdaD
XNLD= (XNc-XNL)/Tau
YDD = XNT-XNL
Y += H*YD
YD+= H*YDD
XNL += H*XNLD
T+=H
TGo = TF-T+.00001
Rtm = Vc * TGo
LambdaD = (Rtm*YD+Y*Vc)/np.sqrt(Rtm)
XNc = XNP * Vc * LambdaD
XNLD= (XNc-XNL)/Tau
YDD = XNT-XNL
Y = .5*(YOLD + Y + H*YD)
YD= .5*(YDOLD+ YD+ H*YDD)
XNL + .5*(XNLOLD + XNL + H*XNLD)
S+=H
Z[j] = Y
Z1 += Y
MEAN = Z1/j
Sigma = 0; Z1 = 0
for i in range(1,Runs):
Z1 += (Z[i]-MEAN)**2
if i == 1:
Sigma = 0
else:
Sigma = np.sqrt(Z1/(i-1))
Time.append(TF)
SIGMA.append(Sigma)
AVERAGE.append(MEAN)
print('Monte-Carlo ',(timeit.default_timer()-start_time))
start_time = timeit.default_timer()
T=0; S=0
TP=T+.00001
H = .01
X1 = 0
X2 = 0
X3 = 1
X4 = 0
X5 = 0
Adjoint = []
Time2 = []
while TP<(TF-.00001):
S+=H
X1OLD = X1
X2OLD = X2
X3OLD = X3
X4OLD = X4
X5OLD = X5
X1D = X2
X2D = X3
Y1 = (X4-X2)/Tau
TGo = TP+.00001
X3D = XNP*Y1/TGo
X4D = -Y1
X5D = X1*X1
X1 += H*X1D
X2 += H*X2D
X3 += H*X3D
X4 += H*X4D
X5 += H*X5D
TP += H
X1D = X2
X2D = X3
Y1 = (X4-X2)/Tau
TGo = TP+.00001
X3D = XNP*Y1/TGo
X4D = -Y1
X5D = X1*X1
X1 = .5*(X1OLD + X1 + H*X1D)
X2 = .5*(X2OLD + X2 + H*X2D)
X3 = .5*(X3OLD + X3 + H*X3D)
X4 = .5*(X4OLD + X4 + H*X4D)
X5 = .5*(X5OLD + X5 + H*X5D)
if S < .099999:
continue
S=0
Adjoint.append(XNT*np.sqrt(X5/TGo))
Time2.append(TP)
print('Adjoint ',(timeit.default_timer()-start_time))
start_time = timeit.default_timer()
TF= np.linspace(.001,101)
x = TF/Tau
MUDNT = XNT/4 * np.sqrt((Tau**5/TF)*(3-(np.exp(-2*x)*(2*x**4+4*x**3+6*x**2+6*x+3))))
print('Analytical Solution ',(timeit.default_timer()-start_time))
plt.plot(Time2,label='Adjoint Simulation')
plt.plot(TF,MUDNT,'k-',label='Analytical Solution')
plt.scatter(Time,50)
#plt.xticks(np.linspace(0,11))
plt.legend()
plt.show()
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）