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2018/12/04 [Axes3D]曲面の3Dグラフ

Axes3D を利用して、曲面を3Dグラフ化する
描画はワイヤーフレーム plot_wireframe() を利用した。
Axes3D

曲面の関数は、a*x^n + b*y^n + c とする

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sys

def calculateMesh(min_value, max_value, step):
    MESH_COUNT = 20
    x = np.arange(min_value, max_value, step)
    y = np.arange(min_value, max_value, step)
    xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x.min(), x.max(), MESH_COUNT), np.linspace(y.min(), y.max(), MESH_COUNT))
    #xx, yy = np.meshgrid(x, y)
    return xx, yy

def calculateVector(xx, yy, zz):
    return u(xx, yy, zz), v(xx, yy, zz), w(xx, yy, zz)

def plane(x, y, n, a, b, c):
    z = a*x**n + b*y**n + c
    return z

print('Graph: ax^n + bx^n + c')
step = 1
n = int(input('Please input n\n'))
if (n <= 0): sys.exit('invalid n!')

a, b, c = map(float, input('Please input a, b, c\n').split())
min_value, max_value = map(float, input('Please input min, max\n').split())
if (min_value >= max_value): sys.exit('invalid min, max!')

xx, yy = calculateMesh(min_value, max_value, step)
zz = plane(xx, yy, n, a, b, c)

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_wireframe(xx, yy, zz)
plt.title("%sx^%s + %sy^%s + %s" % (a, n, b, n, c))
plt.show()

2018/12/03 [Sympy]3次関数と解グラフ化(Matplotlib編)

高次方程式の一般式でなく、3次関数（ax^3 + bx^2 + cx + d）でグラフ化してみる。
*定数は任意に入力
a=0.1, b=0.1, c=-20, d=-30
x = [-20, 20]

sympy のインストール

pip3 install sympy

3次方程式と解

def function(a, b, c, d):
    x = Symbol('x')
    return a*x**3 + b*x**2 + c*x + d
 
def answer(a, b, c, d):
    return solve(function(a, b, c, d))

Symbol() で方程式の変数を作成し、solve で方程式の解を計算する

実数解に虚数部が含まれる

解が実数解でも虚数部（誤差）がでるため、matplotlib の座標として扱えない。

[-10.4646576744031 + 0.e-20*I, -0.0999101526839223 + 0.e-19*I, 9.56456782708699 + 0.e-20*I]

as_coeff_Add() で配列から実数部分だけ抜き出す（解の誤差を無視）
*as_coeff_Add() は、SymPy Modules Reference参照

def convertFloat(value):
    value = (S(value).as_coeff_Add())
    if (type(value[0]) == Float):
        return value[0]

Y座標の作成

式を取得して、subs() で xに値を代入する

def plots(a, b, c, d, min_x, max_x, step):
    x = np.arange(min_x, max_x, step)
    y = [function(a, b, c, d).subs(Symbol('x'), value) for value in x]
    return x, y

サンプル

- 定数a, b, c, d を標準入力
- グラフ用のX軸 max, min を標準入力

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sympy import *
import sys
 
def convertFloat(value):
    value = (S(value).as_coeff_Add())
    if (type(value[0]) == Float):
        return value[0]
        
def function(a, b, c, d):
    x = Symbol('x')
    return a*x**3 + b*x**2 + c*x + d
 
def answer(a, b, c, d):
    return solve(function(a, b, c, d))

def plots(a, b, c, d, min_x, max_x, step):
    x = np.arange(min_x, max_x, step)
    y = [function(a, b, c, d).subs(Symbol('x'), value) for value in x]
    return x, y
 
step = 0.1
a, b, c, d = map(float, input('Please input a, b, c, d.\n').split())
min_x, max_x = map(float, input('Please input min x, max x.\n').split())
 
if (min_x >= max_x): sys.exit('invalid min x max x!')
 
#fig, ax = plt.subplots()
for value in answer(a, b, c, d):
    value = convertFloat(value)
    #ax.annotate(value, (value, 0))
    plt.scatter([value], [0], label = 'x = %s' % value)

x, y = plots(a, b, c, d, min_x, max_x, step)
plt.plot(x, y)
plt.grid(color='gray')
plt.title("%sx^3 + %sx^2 + %sx + %s" % (a, b, c, d))
plt.legend()
plt.show()

a = 0 にすれば2次関数の解にも使える

2018/12/03 [Sympy]3次関数をグラフ化(Sympy編)

matplotlib の plot() はデータをプロットするが、Sympy の plot() を利用すると一般式をグラフ化できる。
ただ数式を視覚化するには手っ取り早い
Sympy 3次関数グラフ

Sympy の plot() の第1引数に数式、第2引数にX軸の情報を入れる

サンプル

from sympy.plotting import plot
from sympy import Number, NumberSymbol, Symbol, Eq, solve
import sys
 
def function():
    x = Symbol('x')
    return a*x**3 + b*x**2 + c*x + d

a, b, c, d = map(float, input('Please input a, b, c, d.\n').split())
min_x, max_x = map(float, input('Please input min x, max x.\n').split())
if (min_x >= max_x): sys.exit('invalid min x max x!')
 
x = Symbol('x')
y = function()

min_y = y.subs([(x, min_x)]) 
max_y = y.subs([(x, max_x)])

plot(y, (x, min_x, max_x))

ちなみに、以下でxの最大最小から、yの最大最小を求めている。

min_y = y.subs([(x, min_x)]) 
max_y = y.subs([(x, max_x)])

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