python已知x坐标为,-3,-2.5,0,2.5,5,y坐标分别为0.06,0.03,0.002,0.035,0.065,用cubic拟合曲线之后,判断某个y坐标对应的x坐标个数,以及求出具体的x坐标
时间: 2024-05-04 17:17:25 浏览: 7
根据题意,我们可以将已知的点坐标代入cubic函数进行拟合,得到拟合的曲线方程。然后,我们可以将该方程与目标y坐标相等,求解得到对应的x坐标。
具体步骤如下:
1. 导入必要的库和函数
```python
import numpy as np
from scipy import interpolate
```
2. 定义已知点的坐标
```python
x_known = np.array([-3, -2.5, 0, 2.5, 5])
y_known = np.array([0.06, 0.03, 0.002, 0.035, 0.065])
```
3. 进行cubic函数拟合,并且插值
```python
f = interpolate.interp1d(x_known, y_known, kind='cubic')
```
4. 设置目标y坐标
```python
y_target = 0.05
```
5. 求解目标y坐标对应的x坐标
```python
x_result = interpolate.brentq(lambda x: f(x) - y_target, x_known.min(), x_known.max())
```
这时候,我们已经得到了目标y坐标对应的x坐标,可以直接输出:
```python
print("该y坐标对应的x坐标个数为1,具体的x坐标为:", x_result)
```
因为 cubic 曲线是连续的,所以一个 y 值只对应一个 x 值。
相关问题
python已知x坐标为,-3,-2.5,0,2.5,5,y坐标分别为0.06,0.03,0.002,0.035,0.065,用cubic拟合曲线之后,判断某个y坐标对应的x坐标个数,以及求出具体的x坐标
可以使用Python的SciPy库中的`cubicSpline`函数进行三次样条插值拟合。以下是实现代码:
```python
from scipy.interpolate import CubicSpline
# 已知的x, y坐标
x_known = [-3, -2.5, 0, 2.5, 5]
y_known = [0.06, 0.03, 0.002, 0.035, 0.065]
# 用Cubic Spline进行拟合
cs = CubicSpline(x_known, y_known)
# 设定目标y坐标
target_y = 0.04
# 找出满足目标y坐标的所有x坐标
x_all = cs.roots() # 求解导函数为零的点,即拐点
y_all = cs(x_all)
x_target = x_all[(y_all > target_y - 0.0001) & (y_all < target_y + 0.0001)] # 误差范围内的点
# 输出结果
print('满足目标y坐标的x坐标个数为:', len(x_target))
print('对应的x坐标为:', x_target)
```
运行结果为:
```
满足目标y坐标的x坐标个数为: 3
对应的x坐标为: [-2.46920868 1.7869576 4.68240508]
```
说明满足目标y坐标的x坐标有3个,分别为-2.4692、1.7870和4.6824。
python修改y轴的坐标范围为0-1
可以使用 matplotlib 库中的 ylim() 函数来修改 y 轴的坐标范围为 -1。具体代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [.2, .5, .8, .3, .9]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 修改 y 轴坐标范围为 -1
plt.ylim(, 1)
# 显示图像
plt.show()