python - 使用 matplotlib 查找图形的最低点

Question

假设我有 2 个数组，一个具有图形斜率的一系列值，另一个用于绘制它们的卡方值，生成以下图像

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(maybe_slopes, chi2, c = 'grey')
plt.grid(True)

斜率与卡方

如何在不必探索整个参数网格的情况下找到与最小卡方对应的斜率？（因为对于这个例子，每个有 50 个值，但如果我有 100 或 1000 个值，则需要筛选更多数据）对于这个例子，斜率接近 -2 最低卡方约为 20K 抱歉，我是 matplot 新手，是的，这是一个课堂项目

标签： pythonmatplotlib

Answer 1

让我们考虑一下您的曲线存储在 NumPy 数组中。如果它们在列表中，您可以将它们转换为带有all_chi2 = np.array(all_chi2). 现在你有你的数组all_chi2，比如说， m行和n列，其中m是 chi 向量中的点数，并且n是曲线数。

因为all_chi2是二维数组，所以要找这个矩阵的最小值的坐标(m_min, n_min)。这可以通过

import numpy as np

# first, find the index of maximum on the unraveled matrix
arg_min = np.argmin(all_chi2)

# then find back the 2d indexes
m_min, n_min = np.unravel_index(arg_min, allchi2.shape)

在那里，您可以自动从图表中提取您精确定位的值。