ゼロとの曲線交点の検索
Python では、値が a でない場合、プロットから正確な y 軸値を取得するのが困難になることがあります。整数。この記事では、この問題に対処し、線形内挿に基づく解決策を紹介します。
2 つの配列 (vertical_data と gradient(temperature_data)) が与えられると、plt.plot を使用してプロットが生成されます。ただし、プロットにはゼロに近いものの、正確にはゼロではない y 値が表示されます。
根推定のための線形内挿
numpy 配列の正確な根を推定するには、単純な線形補間方法を使用できます。次のコードは、任意の曲線のゼロ値を見つける方法を示しています。
<code class="python">import numpy as np def find_roots(x, y): s = np.abs(np.diff(np.sign(y))).astype(bool) return x[:-1][s] + np.diff(x)[s]/(np.abs(y[1:][s]/y[:-1][s])+1) x = .4+np.sort(np.random.rand(750))*3.5 y = (x-4)*np.cos(x*9.)*np.cos(x*6+0.05)+0.1 z = find_roots(x,y) plt.plot(x,y) plt.plot(z, np.zeros(len(z)), marker="o", ls="", ms=4)</code>
このコードは、曲線の根を特定し、ゼロの正確な y 値で円としてプロットします。
非ゼロ切片
根を見つける線を変更することで、同じアプローチを使用して、ゼロ以外の y 値 (y0) を持つ曲線の交点を見つけることができます。 :
<code class="python">z = find_roots(x,y-y0)</code>
2 つの曲線の交点
線形補間法を使用して、2 つの曲線間の交点を見つけることもできます。 2 つの曲線間の差の根を見つけることによって、それらの交点を推定できます:
<code class="python">y2 = (x - 2) * np.cos(x * 8.) * np.cos(x * 5 + 0.03) + 0.3 z = find_roots(x,y2-y1) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2, color="C2") plt.plot(z, np.interp(z, x, y1), marker="o", ls="", ms=4, color="C1")</code>
以上がPython で線形補間を使用してプロット上で正確なゼロおよびゼロ以外の切片を見つける方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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