Python 绘制周期轨迹

我有一些粒子在封闭边界条件下的走廊中移动的数据。 绘制轨迹将导致锯齿形轨迹。

我想知道如何阻止

plot（）

连接粒子返回起点的点。图片上部有一些类似的东西，但没有

“

我的第一个想法是在

numpy

数组

a[：-1]-a[1:][/code>为正时找到索引。然后从0到该索引进行绘图。但是如何获得
a[：-1]-a[1://code>的正元素第一次出现的索引呢？
也许还有其他的想法
 要查找粒子穿过上边界的位置，可以执行以下操作：

>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0, 10, 50) % 5
>>> a = np.linspace(0, 10, 50) % 5 # some sample data
>>> np.nonzero(np.diff(a) < 0)[0] + 1
array([25, 49])
>>> a[24:27]
array([ 4.89795918,  0.10204082,  0.30612245])
>>> a[48:]
array([ 4.79591837,  0.        ])
>>> 

>>将numpy作为np导入
>>>a=np.linspace（0,10,50）%5
>>>a=np.linspace（0,10,50）%5#一些样本数据
>>>np.非零（np.diff（a）<0）[0]+1
数组（[25,49]）
>>>a[24:27]
阵列（[4.89795918,0.10204082,0.30612245]）
>>>a[48:]
数组（[4.79591837,0.]））
>>> 

np.diff（a）
计算
a
的离散差，而
np.nonzero
查找条件
np.diff（a）<0
为负的位置，即粒子向下移动。
为了避免连接线，必须分段绘制

当
a
的导数改变符号时，这里有一种按段绘制的快速方法：

import numpy as np
a = np.linspace(0, 20, 50) % 5  # similar to Micheal's sample data
x = np.arange(50)  # x scale

indices = np.where(np.diff(a) < 0)[0] + 1  # the same as Micheal's np.nonzero
for n, i in enumerate(indices):
    if n == 0:
        plot(x[:i], a[:i], 'b-')
    else:
        plot(x[indices[n - 1]:i], a[indices[n - 1]:i], 'b-')

将numpy导入为np
a=np.linspace（0,20,50）%5#类似于Micheal的样本数据
x=np.arange（50）#x标度
指数=np，其中（np.diff（a）<0）[0]+1#与Micheal的np.nonzero相同
对于n，枚举中的i（索引）：
如果n==0：
绘图（x[：i]、a[：i]、‘b-’）
其他：
图（x[指数[n-1]：i]，a[指数[n-1]：i]，'b-'）

我会采取另一种方法。首先，我不会通过观察导数的符号来确定跳跃点，因为运动可能会上升或下降，甚至有一些周期性。我会用最大导数来观察这些点

第二，在绘图线中设置断点的一种优雅方法是在每次跳转时屏蔽一个值。然后matplotlib将自动生成线段。我的代码是：

import pylab as plt
import numpy as np

xs = np.linspace(0., 100., 1000.)
data = (xs*0.03 + np.sin(xs) * 0.1) % 1

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(xs, data, "r-")

#Make a masked array with jump points masked
abs_d_data = np.abs(np.diff(data))
mask = np.hstack([ abs_d_data > abs_d_data.mean()+3*abs_d_data.std(), [False]])
masked_data = np.ma.MaskedArray(data, mask)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(xs, masked_data, "b-")

plt.show()

结果是：

当然，缺点是每次中断都会丢失一个点—但以您似乎拥有的采样率，我想您可以用它来换取更简单的代码。
不连接数据点有很多话要说。+1）--我在matplotlibI中学习了一个非常优雅的掩蔽数组用例，发现了此解决方案失败的案例。在这种情况下，轨迹中没有断点。我的解决方案只是检查std是否大于某个最小值（特别选择）。