x-minとx-maxのポリゴンy-切片

Question

私は問題の解決策を見つけようとしています。私は検索しましたが、私が見つけることができる最も近いものは、限られた成功。

私は、複数のポリゴンを、いくつかのx-y点によって与えられる別々の散布図として定義しています。私がしようとしているのは、y軸に水平線を描き、水平線がポリゴンと交差するx-minとx-maxの値を見つけることです。私はy値の全範囲についてこれをしたいと思います。だから理論的には、ループを進んで、y = 1、y = 2などに値を記録することができます。私が使用しているエンジニアリングソフトウェアでは、この形式の入力パラメータが必要です。

この問題への最善のアプローチに関するアドバイスや指針は非常に高く評価されています。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
x =[1,2.6,2.56,2.57,10,11.66,13.07,11.78,11.27,6.49,5.98,5.76,3.02,1.87,1] 
y =[15.59,15.09,15.14,15.15,16,17,25.47,26,27,27,28,28,26.67,16.37,15.59] 
plt.plot(x,y) 
plt.grid() 
plt.show() 

Answer 1

あなたは直線的にポリゴンがys==?によって定義されたラインを越えたものを2点間を補間することができます。これらの点を見つけるには、ポリゴンのyの値からysの値を引いて、符号が変わるポイントを見つけてそれらのポイントの最小値と最大値を求めます。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x =[1,2.6,2.56,2.57,10,11.66,13.07,11.78,11.27,6.49,5.98,5.76,3.02,1.87,1] 
y =[15.59,15.09,15.14,15.15,16,17,25.47,26,27,27,28,28,26.67,16.37,15.59] 

def findminmax(t, x, zero=0): 
    t = np.array(t); x = np.array(x) 
    ta = [] 
    p = (x-zero) > 0 
    ti = np.where(np.bitwise_xor(p[1:], p[:-1]))[0] 
    for i in ti: 
     y_ = np.sort(x[i:i+2]) 
     z_ = t[i:i+2][np.argsort(x[i:i+2])] 
     t_ = np.interp(zero, y_, z_) 
     ta.append(t_) 
    if ta: 
     return min(ta), max(ta) 
    else: 
     return None, None 

plt.plot(x,y) 

ys = np.arange(13, 29, 0.2) 
result = [] 
for s in ys: 
    mi, ma = findminmax(x,y,zero=s) 
    if mi and ma: 
     result.append([mi,ma,s]) 
     print("y = {}, minimum {}, maximum {}".format(s,mi,ma)) 
result=np.array(result) 

plt.scatter(result[:,0],result[:,2], label="min", color="limegreen") 
plt.scatter(result[:,1],result[:,2], label="max", color="crimson") 

plt.legend() 
plt.grid() 
plt.show()