如何使用 Sympy 绘制点图？

Question

我需要计算并绘制一个函数及其前两个导数。然后，我需要在图上绘制原始函数的最小值和最大值点。我已经计算了这些，但不知道如何绘制数据图表。最小/最大点的 x 值为 criticalPoints[]

y 值为

criticalPointsY[]

这是出现错误的代码段。

equation=CreateFunction();
    firstDeriv=equation.diff(x);
    secondDeriv=firstDeriv.diff(x);
    print(equation);
criticalPoints=solveset(firstDeriv,x);
criticalPointsY=[];
for a in criticalPoints:
    criticalPointsY.append(equation.subs(x,a));

p=plot(equation,firstDeriv,secondDeriv,(x,-10,10));
# Need to add the critical points to the graph. We have them, and the
# y values, but need to put them on the graphs.
print(criticalPoints)
print(criticalPointsY);
for a in range(0, len(criticalPoints)):
    xval=criticalPoints[a];
    yval=criticalPointsY[a];
    plt.plot(xval, yval, 'ro')
p.show();
plt.show();

当我运行该程序时，我收到此错误。`

Traceback (most recent call last):
  File "--------", line 58, in <module>
    xval=criticalPoints[a];
TypeError: 'FiniteSet' object does not support indexing

我尝试在 p 上绘制点并得到不同的错误

    p.plot(criticalPoints,criticalPointsY);
AttributeError: 'Plot' object has no attribute 'plot'

有没有办法在这个图上绘制点？（页）

Answer 1

使用其他答案的不同方法从图中获取图形和轴。然后添加额外的图，例如点。

用于matplotlib.figure将（仅）绘图保存为图像（不显示）。

import sympy as sp
from sympy.plotting.plot import MatplotlibBackend, Plot


def get_sympy_subplots(plot:Plot):
    backend = MatplotlibBackend(plot)

    backend.process_series()
    backend.fig.tight_layout()
    return backend.fig, backend.ax[0]


# plot from sympy
x = sp.symbols('x')
p = sp.plot(x, x**2, show=False)

# plot from backend
fig, axe = get_sympy_subplots(p)
# add additional plots
axe.plot([1,2,3], [1,2,3], "o")
fig.savefig("plot_from_figure")

在后端使用plt来显示绘图

def get_sympy_subplots(plot:Plot):
    backend = MatplotlibBackend(plot)

    backend.process_series()
    backend.fig.tight_layout()
    return backend.plt


# plot from sympy
x = sp.symbols('x')
p = sp.plot(x, x**2, show=False)

# plot from backend
plt = get_sympy_subplots(p)
plt.plot([1,2,3], [1,2,3], "o")

plt.show()

Answer 2

SymPy 图可以与 结合使用p.extend。但是，SymPy 绘图类型不包括点图，而点图正是您想要的关键点。在这种情况下，应该直接使用 matplotlib，SymPy 无论如何都会在后台执行此操作。

这是一个基于您的代码的示例，但没有分号，具有列表理解，并且使用 matplotlib 用于所有绘图。请注意，这lambdify提供了一种在一堆点上有效评估一堆 SymPy 表达式的方法。

from sympy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = symbols('x')
equation = x*exp(-x**2/10)
firstDeriv = equation.diff(x)
secondDeriv = firstDeriv.diff(x)
criticalPoints = list(solveset(firstDeriv, x))
criticalPointsY = [equation.subs(x, a) for a in criticalPoints]
xx = np.linspace(-10, 10, 1000)
yy = lambdify(x, [equation, firstDeriv, secondDeriv])(xx)
plt.plot(xx, np.transpose(yy))
plt.plot(criticalPoints, criticalPointsY, 'k*')
plt.show()