Трехмерные графики плотности вероятности в Python - PullRequest
Новая
       20

Трехмерные графики плотности вероятности в Python

0 голосов
/ 09 сентября 2018

Я работаю над набором данных, состоящим из значений «длительности импульса» и 5 или 6 «значений напряжения», соответствующих каждой из длительностей импульса. Первое значение - это длина импульса, за которой следуют напряжения. Найдите таблицу ниже.

15 -56В -47В -53В -50В -50В

16 -49В -46В -52В -47В -50В

17 -50 В -51 В -47 В -50 В -49 В

18 -50 В -51 В -48 В -48 В -45 В

19 -49В -51В -45В -47В -52В

20 -45В -47В -50В -47В -54В

21 -46В -52В -52В -49В -54В

22 -53 В -51 В -53 В -56 В -52 В

23 -52 В -45 В -51 В -56 В -53 В

24 -51 В -52 В -54 В -58 В -52 В

25 -56В -53В -57В -55В -53В

26 -53В -52В -55В -52В

27 -54В -49В -56В -54В

28 -52В -52В -57В -56В -53В

29 -63В -60В -54В -58В -61В

30 -59В -70В -61В

Я хочу, чтобы оси X и Y были длиной импульса и напряжением, и я хочу, чтобы ось Z была его вероятностным распределением. У меня есть 2D график для того же, используя набор «значений напряжения» и его вероятности. enter image description here На рисунке красный график соответствует одной длине импульса, а зеленый график соответствует другой длине импульса. Я попытался сделать 3D-график таким же образом, используя пример многомерного нормального распределения из переполнения стека ( Нормальное распределение графиков в 3D ). Поскольку у меня очень мало опыта работы с трехмерными графиками, я не могу построить несколько поверхностных графиков на одной поверхности с разными значениями «длительности импульса» оси Y. Код, который я пробовал, приведен ниже. 

 import numpy as np
 import matplotlib
 import matplotlib.pyplot as plt
 from matplotlib.mlab import bivariate_normal
 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

 #Parameters to set
 mu_x = -48.8
 sigma_x = np.sqrt(6.5)

 mu_y = 0
 sigma_y = np.sqrt(16)

 #Create grid and multivariate normal
 x = range(-100,0)
 y = range(15,30)
 X, Y = np.meshgrid(x,y)
 Z = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x,mu_y)


 #Make a 3D plot
 fig = plt.figure()
 ax = fig.gca(projection='3d')
 ax.plot_surface(X, Y, Z,cmap='Reds',linewidth=0, antialiased=True, 
 zorder = 0.5)

 ax.set_xlabel('Voltage')
 ax.set_ylabel('Pulse Length')
 ax.set_zlabel('Normal Distribution')
 plt.show()

Я был бы очень благодарен, если бы кто-то мог помочь мне сделать то же самое для нескольких длин импульсов. Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 сентября 2018

Я не знаю, какого именно сюжета вы хотите добиться, но из того, что я понял, вам нужно что-то вроде рисунка ниже. Я помещаю только соответствующий / измененный код ниже. Также не ясно, какая переменная - ваша длина импульса. Поскольку у вас много длин импульсов, вы можете поместить функцию для определения mu_x, 'mu_y', Z в петлю for и построить несколько трехмерных поверхностей. 

# Create grid and multivariate normal
x = np.linspace(-100, 0, 200) # Create a mesh of 200 x-points
y = np.linspace(-30, 30, 200) # Create a mesh of 200 y-points

X, Y = np.meshgrid(x,y)
Z = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x,mu_y)
Z2 = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x-20,mu_y+10)

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z,cmap='Reds',linewidth=0, antialiased=True, zorder = 0.5)
ax.plot_surface(X, Y, Z2,cmap='Blues',linewidth=0, alpha=0.5, antialiased=True, zorder = 0.5)

выход

enter image description here

...