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Márton Horváth's questions

Martin Hope
Márton Horváth
Asked: 2025-04-15 23:41:15 +0800 CST
  • 5

我的目标是使以下函数适合我的数据：

def P(t, CP, Pan, tau):
    P_val = CP + Pan / (1 + t / tau)
    P_val = np.where(t >= 900, P_val - 0.8 * np.log(t / 900), P_val)
    return P_val

然后绘制此函数。但是，我想对t<900和 的情况使用两种不同的颜色t>=900。因此，我决定分别绘制曲线的两部分，如下所示。然而，即使我尝试明确地将 合并到用于绘制曲线两部分的时间数组中 ，这仍然会导致两条曲线之间留有很小的空隙。有点像这样：t=900

如果强制包含t=900，间隙问题可以解决，但其余问题就会崩溃，我得到两条绘制的曲线： 在此处输入图片描述

我应该如何解决这个问题？或者是否有其他解决方法/方法（例如，多色线条）可以得到具有两种不同颜色的连续曲线，我可以在这里使用吗？根据Matplotlib 文档，LineCollection可能有用，但不幸的是，我不太习惯matplotlib.collections。

这是我的完整代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# Data
t2 = np.array([
    80,
    160,
    200,
    320,
    400,
    640,
    800,
    900,
    1000,
    1280,
    2000,
])

P_t2 = np.array([
    4.64,
    3.97,
    3.79,
    3.48,
    3.36,
    3.18,
    3.11,
    3.08,
    3.06,
    3.01,
    2.94,
])

t_min = 0 
t_cutoff = 7500  

mask = (t2 >= t_min) & (t2 <= t_cutoff)

t_filtered = t2[mask]
P_t_filtered = P_t2[mask]

def P(t, CP, Pan, tau):
    P_val = CP + Pan / (1 + t / tau)
    P_val = np.where(t >= 900, P_val - 0.8 * np.log(t / 900), P_val)
    return P_val

initial_guesses = [3.0, 4.0, 50.0]
bounds = ([1.35, 0, 0], [np.inf, np.inf, np.inf])

popt2, pcov2 = curve_fit(P, t_filtered, P_t_filtered, p0=initial_guesses, bounds=bounds, maxfev=5000)


t_fit2 = np.linspace(1, max(t2), 500)
P_fit2 = P(t_fit2, *popt2)


t_fit2_middle = t_fit2[(t_fit2 >= 80) & (t_fit2 <= 900)]
t_fit2_middle = np.append(t_fit2_middle, 900)               # include 900 explicitly

t_fit2_over = t_fit2[t_fit2 >= 900]
#t_fit2_over = np.append(t_fit2_over, 900)               # include 900 explicitly

P_fit2_middle = P(t_fit2_middle, *popt2)
P_fit2_over1 = P(t_fit2_over, *popt2)

#plotting
plt.plot(t_fit2_middle, P_fit2_middle, color='green', linewidth=2)
plt.plot(t_fit2_over, P_fit2_over1, color='red', linewidth=2)

plt.fill_between(t_fit2_middle, 0, P_fit2_middle, color='green', alpha=0.3, hatch='//')
plt.fill_between(t_fit2_over, P_fit2_over1, color='red', alpha=0.3, hatch='//')

plt.xlim(1, 1250)
plt.ylim(0, 8)
plt.minorticks_on()

ax = plt.gca()
ax.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False)

plt.tight_layout()
plt.show()
arrays