Пошаговая диаграмма с накопленной суммой на основе новых интервалов, заданных по оси x

Question

У меня есть два списка: data и Given_x_axis

data=[[0.05, 3200], [0.1, 2000], [0.12, 1200], [0.13, 2000], [0.21, 1800], [0.25, 2800], [0.27, 1500]]
given_x_axis=[0.05, 0.07, 0.09, 0.11, 0.13, 0.15, 0.17, 0.19, 0.21, 0.23, 0.25, 0.27, 0.29, 0.31, 0.33, 0.35]

Я хочу построить диаграмму шага с кумулятивной суммой, подобной этой,

x,y=map(list, zip(*np.cumsum(data, axis=0)))
plt.step(x,y)

, но используя вместо него данный_x_axisпо оси x

Я попытался определить функцию, которая воссоздает новый список накопленных значений на основе данного_x_axis

def update_x_axis(data, given_x_axis):
 cumulated_values=[]
 value_each_step=0
 for n,x in enumerate(given_x_axis):
  for d in data:
   if d[0]<=x:
    value_each_step=value_each_step+d[1]
  cumulated_values.append(value_each_step)
 return [given_x_axis,cumulated_values]

Но новый список накопленных значений по оси y не кажетсячтобы быть правильным.Я ожидаю, что update_x_axis (data, Given_x_axis) вернет

[0.05, 0.07, 0.09, 0.11, 0.13, 0.15, 0.17, 0.19, 0.21, 0.23, 0.25, 0.27, 0.29, 0.31, 0.33, 0.35], 
[3200, 3200, 3200, 5200, 6400, 8400....]]

Как я могу изменить определенную функцию, чтобы сделать это?

Answer 1

Я мог бы неправильно понять вопрос или желаемый результат.Я думаю, что вы ищете это:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data=[[0.05, 3200], [0.1, 2000], [0.12, 1200], [0.13, 2000], [0.21, 1800], [0.25, 2800], [0.27, 1500]]
given_x_axis=[0.05, 0.07, 0.09, 0.11, 0.13, 0.15, 0.17, 0.19, 0.21, 0.23, 0.25, 0.27, 0.29, 0.31, 0.33, 0.35]

x,y = np.array(data).T
ind = np.searchsorted(x, given_x_axis, side="left")
ind[ind == 0] = 1
res = np.cumsum(y)[ind-1]

res сейчас

[ 3200.  3200.  3200.  5200.  6400.  8400.  8400.  8400.  8400. 10200.
 10200. 13000. 14500. 14500. 14500. 14500.]

Затем построение графика,

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,np.cumsum(y), marker="o", ls="")
ax.step(given_x_axis, res)

plt.show()