计算 matplotlib 中曲线 python 的每个点的切线

Question

我用一系列点制作了一条曲线。 我想计算jieba曲线的梯度。

plt.loglog(jieba_ranks, jieba_counts, linestyle='-', label='jieba')
plt.loglog([1,jieba_counts[0]],[jieba_counts[0],1],color='r', linestyle='--', label='zipf\'s law a =1')
plt.legend(loc="best")

plt.title("Zipf plot for jieba")
plt.xlabel("Frequency rank of token")
plt.ylabel("Absolute frequency of token")
plt.grid(True,axis="y",ls="-", which="both")

编辑：我使用 np.gradient 生成 jieba 曲线的斜率，并使用 jieba_ranks 生成 plot 它

slope_Y = np.gradient(np.log(jieba_counts), np.log(jieba_ranks))
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(np.log(jieba_ranks), slope_Y)

但是，创建的渐变曲线并没有描述 zipf 和 jieba 之间的关系。 也许，我需要计算 zipf 和 jieba 上每个点的距离。

Answer 1

numpy使gradient可用，此 function 可能对解决您的问题有用

如果您在问题中添加数据/代码，我可以尝试提出更明智的建议！

Answer 2

下次当您提出问题时，包含更多信息会很有帮助，甚至可以向我们展示您的 plot。 因为如果您的采样不够密集，以下示例将给出不好的结果。 （如果您的采样不好，您可能希望将样条曲线拟合到您的点并获得该曲线的切线等。）

但是让 go 使用最简单的情况，当您的采样足够密集并且您的 function 没有噪音时。 您可以通过以下方式非常轻松地计算（前向）导数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.arange(0,np.pi*2,np.pi*2/100)
Y = np.sin(X)

slope_Y = np.diff(Y)/np.diff(X)

plt.plot(X,Y)
plt.plot(X[:-1],slope_Y)

原始曲线是 sin(x)，该曲线的导数是 cos(x)，如果运行此代码，您可以轻松看到。

如果这不能解决您的问题，请提供更多信息。

正如 Sam Mason 上面建议的那样，您也可以简单地使用 numpy 的渐变 function。