Pythonでピース単位の関数をプロットする

Question

matplotlibでピース単位の関数を描画しようとしています。 （亜美の答えhereに基づいています）私のフィルタリングアプローチは動作しません：

ValueError: x and y must have same first dimension

あなたは、問題を解決してくださいもらえますか？

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

gK_inf = 7.06 
gK_0 = 0.09 
tauN = 0.75 

gK_inf1 = 0.09 
gK_01 = 7.06 
tauN1 = 1.1 

def graph(formula, formula1, t_range): 
    t = np.fromiter(t_range, np.float) 
    gK = formula(t) 
    gK1 = formula1(t) 
    plt.plot(t,gK) 
    plt.plot(t,gK1) 
    plt.xlabel(r"$t(msec.)$") 
    plt.ylabel(r"$g_K$") 
    plt.show() 

def my_formula(t): 
    if np.all(t>0) and np.all(t<5): 
     return np.power((np.power(gK_inf,0.25))-((np.power(gK_inf,0.25)-np.power(gK_0,0.25))*np.exp(-t/tauN)),4) 
    else: 
     return 0 

def my_formula1(t): 
    if np.all(t>5) and np.all(t<10): 
     return np.power((np.power(gK_inf1,0.25))-((np.power(gK_inf1,0.25)-np.power(gK_01,0.25))*np.exp(-t/tauN1)),4) 
    else: 
     return 0 

graph(my_formula, my_formula1, np.arange(0,10,0.1)) 

更新：

は@Michaelのアドバイスによると、エラーが削除されますが、それがなければなりませんどのような結果ではありません。

実際

、formulaとformula1範囲[0,5]および[5,10]にそれぞれプロットする必要があります。

これは私が必要なものである：

Answer 1

あなたはreturn np.zeros_like(t)でmy_formulaとmy_formula1の両方でreturn 0を交換する必要があります。

plt.plotは、同じ形状の配列を必要とします。入力データnp.arange(0,5,0.1)を使用すると、常にそのケースreturn 0（int）に届きます。あなたが望むなら、形状(1,)の配列と考えることができます（厳密に言えば、これは当てはまりません。0.shapeを試してみるとエラーになります）。次に、50のx値で1つのy値をプロットしようとします。同じy値を取るのは理にかなっているかもしれませんが、これはplt.plotの仕組みではありません。 np.zeros_like(t)を使用すると、50個のゼロエントリを持つ配列が得られ、plt.plotはプロットするものを知ります。

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EDIT

更新によれば、私はこれを思いついた：特定のt値に適用される式は、ブール値のアレイ(t>=0)*(t<5)と(t>=5)*(t<=10)と判定され

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

gK_inf = 7.06 
gK_0 = 0.09 
tauN = 0.75 

gK_inf1 = 0.09 
gK_01 = 7.06 
tauN1 = 1.1 

def graph(formula, t_range): 
    t = np.fromiter(t_range, np.float) 
    gK = formula(t) 
    plt.plot(t,gK) 
    plt.xlabel(r"$t(msec.)$") 
    plt.ylabel(r"$g_K$") 
    plt.show() 

def my_formula(t): 
    result = np.power((np.power(gK_inf,0.25))-((np.power(gK_inf,0.25)-np.power(gK_0,0.25))*np.exp(-t/tauN)),4) *(t>=0)*(t<5) 
    result += np.power((np.power(gK_inf1,0.25))-((np.power(gK_inf1,0.25)-np.power(gK_01,0.25))*np.exp(-(t-5)/tauN1)),4) *(t>=5)*(t<=10) 
    return result 

graph(my_formula, np.arange(0.0,12,0.1)) 

。浮動小数点数列に掛け合わせると、の場合は0に、Trueの場合は1にキャストされるので、常に適用されるt範囲の正しい式です。また、私は5の式で何かを変更しました< = t < = 10：期待される出力に見えるようにするには、指数関数をシフトする必要がありました。np.exp(-t/tauN1))はnp.exp(-(t-5)/tauN1))に置き換えられました。