使用matplotlib

Question

我在使用matplotlib绘制某些东西的路径时遇到了一些麻烦。 这是我正在做的事情的基本版本。

基本上，我在路径中的任何一点看到该值是否会破坏某个阈值（在这种情况下为6），然后再对其进行处理。

现在，我有3个列表设置。 end_vector将基于另外两个列表。如果在单次模拟过程中任意值超过2，我会将对象的最后位置添加到end_vector

trajectories_vect是我希望通过保留列表列表来跟踪所有5个模拟的轨迹。我将在下面澄清这一点。并且，timestep_vect存储单个模拟的路径。

from random import gauss
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

starting_val = 5
T = 1                   #1 year
delta_t = .1            #time-step
N = int(T/delta_t)      #how many points on the path looked at
trials = 5              #number of simulations

#main iterative loop
end_vect = []
trajectories_vect = []
for k in xrange(trials):
    s_j = starting_val
    timestep_vect = []
    for j in xrange(N-1):
        xi = gauss(0,1.0)
        s_j *= xi
        timestep_vect.append(s_j)
    trajectories_vect.append(timestep_vect)
    if max(timestep_vect) > 5:
        end_vect.append(timestep_vect[-1])
    else:
        end_vect.append(0)

好吧，在这部分，如果我打印我的轨迹，我得到这样的东西（我只发布了两个模拟，而不是完整的5个）：

[[ -3.61689976e+00   2.85839230e+00  -1.59673115e+00   6.22743522e-01
1.95127718e-02  -1.72827152e-02   1.79295788e-02   4.26807446e-02
-4.06175288e-02]  [  4.29119818e-01   4.50321728e-01  -7.62901016e-01
-8.31124346e-02 -6.40330554e-03   1.28172906e-02  -1.91664737e-02
-8.29173982e-03 4.03917926e-03]]

这很好，我想要发生。

现在，我的问题是我不知道如何正确地绘制我的路径（y轴）与我的时间（x轴）。

首先，我想将我的数据放入numpy数组中，因为我以后需要使用它们来计算一些统计数据和其他来自体验numpy的东西非常容易。

 #creating numpy arrays from list
 #might need to use this with matplotlib somehow
 np_trajectories = np.array(trajectories_vect)
 time_array = np.arange(1,10)

这是问题的症结所在。当我将我的轨迹（y轴）放入matplotlib时，它不会处理每个＆＃34;列表＆＃34; （在numpy中排）作为一条路径。我没有为5次模拟获得5条路径，而是为5次模拟获得9条路径。我相信我输错的东西因此错误地使用了9个时间间隔。

 #matplotlib stuff
 plt.plot(np_trajectories)
 plt.xlabel('timestep')
 plt.ylabel('trajectories')
 plt.show()

这是产生的图像：

显然，由于上述原因，这是错误的。相反，我希望根据轨迹中的5个列表（行）有5条路径。我似乎明白问题是什么，但不知道如何修复它。

提前感谢您的帮助。