python、三角関数を二次元配列にプロット

Question

私はPythonには新しく、この場合、関数を2次元配列に入れたいので、関数をプロットすることができます。ここに私の三角関数は、私がファジーロジックのためにそれを使用しています、次のとおりです。

def triangle (z,a,b,c): 
    if (z<=a) | (z>=c): 
     y = 0 
    elif (a<=z) & (z<=b): 
     y = (z-a)/(b-a) 
    elif (b<=z) & (z<=c): 
     y = (b-z)/(c-b) 
    return y 

と私が試した私はnumpyのを使用してアレイ、 np.linspaceを作るしようとしているが、私はそれを成し遂げることができない、 ファジーライブラリを使用するが、何も動作しない。 a, b, cは定数であり、zはa、とc間np.linspaceあるよう

Answer 1

が見えます。

あなたは比較式でnumpyのndarrayを使用すると、結果がブール配列ですSciPy cookbook/Indexing

a = 1 
b = 2 
c = 3 

def triangle (z, a = a, b = b, c = c): 
    y = np.zeros(z.shape) 
    y[z <= a] = 0 
    y[z >= c] = 0 
    first_half = np.logical_and(a < z, z <= b) 
    y[first_half] = (z[first_half]-a)/(b-a) 
    second_half = np.logical_and(b < z, z < c) 
    y[second_half] = (c-z[second_half])/(c-b) 
    return y 

z = np.linspace(a, c, num = 51) 
y = triangle(z, a, b, c) 

q = np.vstack((z, y)) # shape = (2, 50) ... [[z, z, z, ...], [y, y, y, ...]] 
q = q.T # shape = (50, 2) ... [[z, y], [z, y], ....] 

---

、Boolean Indexingを利用することができます：

>>> q = np.linspace(0, 20, num = 50) 
>>> print(q) 
[ 0.   0.40816327 0.81632653 1.2244898 1.63265306 
    2.04081633 2.44897959 2.85714286 3.26530612 3.67346939 
    4.08163265 4.48979592 4.89795918 5.30612245 5.71428571 
    6.12244898 6.53061224 6.93877551 7.34693878 7.75510204 
    8.16326531 8.57142857 8.97959184 9.3877551 9.79591837 
    10.20408163 10.6122449 11.02040816 11.42857143 11.83673469 
    12.24489796 12.65306122 13.06122449 13.46938776 13.87755102 
    14.28571429 14.69387755 15.10204082 15.51020408 15.91836735 
    16.32653061 16.73469388 17.14285714 17.55102041 17.95918367 
    18.36734694 18.7755102 19.18367347 19.59183673 20.  ] 
>>> print(q < 5) 
[ True True True True True True True True True True True True 
    True False False False False False False False False False False False 
False False False False False False False False False False False False 
False False False False False False False False False False False False 
False False] 
>>> print(q > 15) 
[False False False False False False False False False False False False 
False False False False False False False False False False False False 
False False False False False False False False False False False False 
False True True True True True True True True True True True 
    True True] 
>>> print(np.logical_and(q > 5, q < 15)) 
[False False False False False False False False False False False False 
False True True True True True True True True True True True 
    True True True True True True True True True True True True 
    True False False False False False False False False False False False 
False False] 
>>> 

ブール値配列を使用してあなたの条件を満たす配列の部分を選択：

>>> q[np.logical_and(q > 7, q < 11)] 
array([ 7.34693878, 7.75510204, 8.16326531, 8.57142857, 
     8.97959184, 9.3877551 , 9.79591837, 10.20408163, 10.6122449 ]) 
>>> 

あなたは代入文でブールインデックスを使用する場合右手側のみ比較がTrueあるインデックスに割り当てられます。

>>> q[np.logical_and(q > 7, q < 11)] = -1 
>>> print(q) 
[ 0.   0.40816327 0.81632653 1.2244898 1.63265306 
    2.04081633 2.44897959 2.85714286 3.26530612 3.67346939 
    4.08163265 4.48979592 4.89795918 5.30612245 5.71428571 
    6.12244898 6.53061224 6.93877551 -1.   -1.   -1.   -1. 
    -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   11.02040816 
    11.42857143 11.83673469 12.24489796 12.65306122 13.06122449 
    13.46938776 13.87755102 14.28571429 14.69387755 15.10204082 
    15.51020408 15.91836735 16.32653061 16.73469388 17.14285714 
    17.55102041 17.95918367 18.36734694 18.7755102 19.18367347 
    19.59183673 20.  ] 
>>>