2016-07-20 7 views
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私はいくつかのデータポイントを作成し、それらをプロットしました。そして、その3次関数を補間してプロットしたかったのです。しかし、私がプロットしたとき、関数のうち3つだけが現れました。すべての機能が表示されるようにするにはどうすればよいですか?さらに、補間された線形関数をプロットすると、すべての線がうまく表示されました。最後に立方体補間は表示されませんが、線形は表示されますか?

xnew = np.linspace(0.0414, 1.0414, 10000) 

z, mass1, mass2, mass3, mass4, mass5, mass6, mass7 = np.loadtxt("BHMF_bluemassfinal.dat", usecols = [0,1,2,3,4,5,6,7], unpack = True) 
axes[0].plot(z, mass1,'bo') 
axes[0].plot(z, mass2, 'bo') 
axes[0].plot(z, mass3, 'bo') 
axes[0].plot(z, mass4, 'bo') 
axes[0].plot(z, mass5, 'bo') 
axes[0].plot(z, mass6, 'bo') 
axes[0].plot(z, mass7, 'bo') 
axes[0].plot(xnew, fb1(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb2(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb3(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb4(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb5(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb6(xnew), 'k') 
axes[0].plot(xnew, fb7(xnew), 'k') 

z, mass1, mass2, mass3, mass4, mass5, mass6, mass7 = np.loadtxt("BHMF_greenmassfinal.dat", usecols = [0,1,2,3,4,5,6,7], unpack = True) 
axes[1].plot(z, mass1, 'go') 
axes[1].plot(z, mass2, 'go') 
axes[1].plot(z, mass3, 'go') 
axes[1].plot(z, mass4, 'go') 
axes[1].plot(z, mass5, 'go') 
axes[1].plot(z, mass6, 'go') 
axes[1].plot(z, mass7, 'go') 
axes[1].plot(xnew, fg1(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg2(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg3(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg4(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg5(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg6(xnew), 'k') 
axes[1].plot(xnew, fg7(xnew), 'k') 

enter image description here

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私が描いているファイルから、いくつかのNaNデータがあります。おそらくこれは補間を止めているのですか?おそらく –

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。これらは恒星大衆のようですが、赤方偏移の関数としてそれらをプロットしています。これは何のため? – Anonymous

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良い目です。私はスーパーマスブラックホールの大衆が時間とともにどのように進化するかをプロットしています。 –

答えて

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、Iはデータのいくつかのポイントがmath.nanたことに気づきました。彼らは補間を許可しませんでした。

私は自分のメインファイルを取って、別のファイルに分けなければなりませんでした。そこでは、赤いシフトボックスが大容量のビンにマッチします。それで、私は数学を取り去った。そして、私は補間をすることができた。

私の解決策はかなりダムです。誰かがより効率的なソリューションを提案できる場合は、とにかく投稿してください。

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あなたのマシンビンに "マッチング"している赤信号ビンはどういう意味ですか?私は最近、同様の問題を抱えていました。いくつかの銀河系のデータがあれば、銀河団の速度分散を計算しようとしました。 60のクラスタのうち3つはNaN分散で終わっていましたが、私はそれをbinningで解決しました。データを手作業で別々のファイルに分割するのは大変なことです。私はちょうど 'numpy.histogram'を使って赤方偏移をビンに入れました。 – Anonymous

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私はそれぞれの赤方偏移に対応する質量があるということで"マッチング "を意味しました。 NaNの質量を持つ赤方偏移については、私はそれらを切り出しました。私はちょうど私の元のリストを分割し、カットを内挿しました。 –

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numpy.histogramは本当に興味深いようです...私はそれの構文について少し混乱しています。 numpy.histogramを使用してリストをカットするにはどうすればよいですか? –

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