Python에서 데이터 포인트의 정확한 y축 교차점을 결정하는 방법은 무엇입니까?

y축으로 데이터 포인트의 정확한 교차점 찾기

Python에서 데이터를 그릴 때 곡선이 교차하는 위치의 정확한 값을 구하는 것이 유용할 수 있습니다. y축. 이 값은 수치적 방법, 특히 선형 보간을 통해 결정할 수 있습니다.

선형 보간을 사용한 해법

다음 코드는 선형 보간을 사용하여 데이터 배열의 영점 교차점을 찾는 방법을 보여줍니다.

<code class="python">import numpy as np

# Generate sample data
N = 750
x = .4 + np.sort(np.random.rand(N)) * 3.5
y = (x - 4) * np.cos(x * 9.) * np.cos(x * 6 + 0.05) + 0.1

# Define function to find roots (zero crossings)
def find_roots(x, y):
    s = np.abs(np.diff(np.sign(y))).astype(bool)
    return x[:-1][s] + np.diff(x)[s]/(np.abs(y[1:][s]/y[:-1][s])+1)

# Find zero crossings
z = find_roots(x, y)

# Plot data and zero crossings
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.plot(z, np.zeros(len(z)), marker="o", ls="", ms=4)
plt.show()</code>

0이 아닌 y 값에서 절편에 대한 역 플롯

위 방법을 수정하여 y의 0을 찾아 0이 아닌 y 값(y0)에서 절편을 찾을 수 있습니다. y0:

<code class="python">y0 = 1.4
z = find_roots(x, y - y0)
plt.plot(z, np.zeros(len(z)) + y0)</code>

두 곡선 사이의 교차점

첫 번째 방법과 유사하게 두 곡선 사이의 교차점을 찾는 작업에는 두 데이터 배열 간의 차이의 0을 찾는 작업이 포함됩니다.

<code class="python"># Generate sample data
x = .4 + np.sort(np.random.rand(N)) * 3.5
y1 = (x - 4) * np.cos(x * 9.) * np.cos(x * 6 + 0.05) + 0.1
y2 = (x - 2) * np.cos(x * 8.) * np.cos(x * 5 + 0.03) + 0.3

# Find intersection points
z = find_roots(x, y2 - y1)

# Plot data and intersection points
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2, color="C2")
plt.plot(z, np.interp(z, x, y1), marker="o", ls="", ms=4, color="C1")</code>

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