如何在 Python 中使用 Matplotlib 繪制階躍函數？

Question

這應該很容易，但我剛剛開始玩弄 matplotlib 和 python。 我可以畫一條線或一個散點圖，但我不知道如何做一個簡單的階躍函數。 任何幫助深表感謝。

x = 1,2,3,4
y = 0.002871972681775004, 0.00514787917410944, 0.00863476098280219, 0.012003316194034325

Answer 1

看起來你想要step 。

例如

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4] 
y = [0.002871972681775004, 0.00514787917410944, 
     0.00863476098280219, 0.012003316194034325]

plt.step(x, y)
plt.show()

Answer 2

如果您有非均勻間隔的數據點，您可以為plot使用drawstyle關鍵字參數：

x = [1,2.5,3.5,4] 
y = [0.002871972681775004, 0.00514787917410944, 
     0.00863476098280219, 0.012003316194034325]

plt.plot(x, y, drawstyle='steps-pre')

還可以使用steps-mid和steps-post 。

Answer 3

matplotlib 3.4.0 中的新功能

有一個新的plt.stairs方法來補充plt.step ：

plt.stairs和底層StepPatch提供了一個更清晰的界面，用於為您知道階梯邊緣的常見情況繪制逐步常數函數。

這取代了plt.step許多用例，例如在繪制np.histogram的輸出時。

查看官方 matplotlib 庫了解如何使用plt.stairs和StepPatch 。

---

何時使用plt.step與plt.stairs

• 如果您有參考點，請使用原始plt.step 。 這里的步驟錨定在[1,2,3,4]並向左擴展：

   plt.step(x=[1,2,3,4], y=[20,40,60,30])

• 如果您有edge ，請使用新的plt.stairs 。 前面的[1,2,3,4]步點對應於[1,1,2,3,4]樓梯邊緣：

   plt.stairs(values=[20,40,60,30], edges=[1,1,2,3,4])

---

使用plt.stairs和np.histogram

由於np.histogram返回邊緣，它直接與plt.stairs一起plt.stairs ：

data = np.random.normal(5, 3, 3000)
bins = np.linspace(0, 10, 20)
hist, edges = np.histogram(data, bins)

plt.stairs(hist, edges)

Answer 4

畫兩條線，一條在 y=0 處，一條在 y=1 處，在您的階躍函數用於的任何x處切斷。

例如，如果您想在x=2.3處從 0 步到 1 並從x=0到x=5繪圖：

import matplotlib.pyplot as plt
#                                 _
# if you want the vertical line _|
plt.plot([0,2.3,2.3,5],[0,0,1,1])
#
# OR:
#                                       _
# if you don't want the vertical line _
#plt.plot([0,2.3],[0,0],[2.3,5],[1,1])

# now change the y axis so we can actually see the line
plt.ylim(-0.1,1.1)

plt.show()

Answer 5

我想你想要pylab.bar(x,y,width=1)或同樣pyplot的 bar 方法。 如果沒有，請查看畫廊以了解您可以執行的多種樣式的繪圖。 每個圖像都帶有示例代碼，向您展示如何使用 matplotlib 制作它。

Answer 6

如果有人只是想對一些數據進行步進化而不是實際繪制它：

def get_x_y_steps(x, y, where="post"):
    if where == "post":
        x_step = [x[0]] + [_x for tup in zip(x, x)[1:] for _x in tup]
        y_step = [_y for tup in zip(y, y)[:-1] for _y in tup] + [y[-1]]
    elif where == "pre":
        x_step = [_x for tup in zip(x, x)[:-1] for _x in tup] + [x[-1]]
        y_step = [y[0]] + [_y for tup in zip(y, y)[1:] for _y in tup]
    return x_step, y_step