Question

我有一些函数f(list)，其中作为参数接收长度为2的列表，即list = [entry_1，entry_2]。我需要做一个这个函数的等高线图：

x = np.linspace(0, 2, 1000+1)
y = np.linspace(0, 2, 1000+1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = ?
plt.contour(X, Y, Z)
plt.show()

问题是：我不知道如何传递论据。如果函数的类型为f（x，y），那么

Z = f(X, Y)

会做这个工作。但

Z = f([X,Y])

失败：它收到的参数太多了。我怎么能这样做？

编辑：以下是该计划的功能：

from scipy.optimize import minimize

def c_Gamma_gamma_fv(cf, cv):
    return np.abs((4 * eta_gamma * charges**2 * a_q * cf).sum() + 4.* cf *a_tau/3. + a_w * cv)**2/Gamma_gamma

def mu_fv(cf, cv):
    return np.array([cf**4,
                     cf**2 * cv**2,
                     cf**2 * c_Gamma_gamma_fv(cf, cv),
                     cv**2 * c_Gamma_gamma_fv(cf, cv),
                     cf**4,
                     cv**2 * cf**2,
                     cf**2 * cv**2,
                     cv**4,
                     cv**2 * cf**2,
                     cv**4])

def chi_square_fv(clist):
    cf, cv = clist
    return ((mu_fv(cf, cv) - mu_data) @ inv_cov @ (mu_fv(cf, cv) - mu_data))

x0 = [1., 1.]
res_fv = minimize(chi_square_fv, x0)
print(res_fv)

def delta_chi_fv(clist):
    return chi_square_fv(clist) - chi_square_fv([res_fv.x[0], res_fv.x[1]])

所有未明确的变量都是常量。我要绘制的函数是delta_chi_fv。

Answer 1

我找到的解决方案（在我大学的一位教授的帮助下）虽然不是最快的，但却有效：

Z = np.zeros((len(x), len(y)))
for i in range(len(x)):
    for j in range(len(y)):
        z = delta_chi_fv([x[i], y[j]])
        Z[i,j] = z

有了这个Z的结构，那么

plt.contour(X,Y,Z)

工作正常。如果有人知道另一个答案，那么了解这种语言的更多信息会很棒。

干杯，加布里埃尔。

具有功能接收列表的轮廓图

1 个答案: