Python -返回曲线函数上方数组中的元素数

Question

我试图提取在我的图中虚线、虚线和虚线上的值的数目。

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我总是可以关注超过这些曲线范围的点数，但我不想在这种方法中冒任何错误。

首先，这些曲线由我在代码Escape_Velocity中调用的质量变量和距离变量定义。这是我所做的课程简介的一部分。

import numpy as np
import NFW_Profile as NFW

h0 = 0.704
NFWc12 = NFW.Profile(c=12.5, z=0.0, h=h0)
nfwEsc = NFWc12.Escape_Velocity(Mass, Radius)

在我的绘图中，这些曲线是基于这个函数的，其中我选择一个任意的Mass值，Radius被赋予一个np.linspace值。

图中的值来自数据集的分析，我们可以将RadVel称为y轴值“径向速度”，Dist称为x轴值“以银河为中心的距离”。

关键的部分是，这两个元素数组具有相同的维度，它们可以相互索引。例如，第20个索引值RadVel对应于Dist的第20个索引值。

所以我的计划是

1. 选择Mass的任意值
2. 从Dist中获取一个元素
3. 将该值提供给Escape_Velocity
4. 如果RadVel值(对应于输入给Escape_Velocity的元素)大于Escape_Velocity值，则计算值。
5. 如果Escape_Velocity大于相应的RadVel值，则不计算。 numpy作为np导入NFW_Profile as NFW h0 = 0.704 NFWc12 = NFW.Profile(c=12.5，z=0.0，h=h0) def UnboundSubhalos(质量，Dist)：Vesc =NFWc12.Escape_Velocity(质量，Dist) PosValues =i for i in RadVel如果i => Vesc.all() NegValues =i in RadVel如果I <= -Vesc.all()返回len(<=)+len(RadVel)

Answer 1

据我所知，你想要找到红色点的数量，它在由非线性函数Escape_Velocity定义的区域之外，红色点有x位置和y位置，分别存储在数组Dist和RedVal中，这样红色点就有一个位置(x，y)=(Dist[n], RedVel[n])。而且，看起来( UnboundSubhalos的定义表明) Escape_Velocity定义的虚线在RedVel = 0周围是对称的，也就是说，您实际上希望找到绝对值RedVel大于Escape_Velocity的红色点的数量。

在本例中，您可以简单地执行以下操作:假设Escape_Velocity是可以传递数组的函数，则可以为数组Dist的每个元素找到Escape_Velocity，并将其存储在数组esc_vel = Escape_Velocity(Mass, Dist)中。否则，您必须通过对Dist元素的循环来计算这些值。从您的代码中，我可以假设Escape_Velocity给出了一个正值，即正RedVal值处的虚线。然后，数组outside_dots = np.abs(RedVel) >= esc_vel对被虚线包围的区域外的每个点都包含True，对于内部的每个点包含False。然后np.sum(outside_dots)给出所需的外部点数。

以下代码的工作方式与所描述的类似：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

number_dots = 100
x = np.random.random(number_dots)  # random numbers in the range [0, 1]
y = (np.random.random(number_dots) - 0.5) * 2  # random numbers in the range [-1, 1]

curved_function = lambda z: 1 - np.sqrt(z)/3

plt.plot(x, y, 'ro')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

def count_dots_outside(x, y):
        outside_dots = np.abs(y) > curved_function(x)
        return np.sum(outside_dots)

plt.title('Number of dots outside the curved function: '+str(count_dots_outside(x,y)))
xx = np.linspace(0,1,100)
plt.plot(xx, curved_function(xx), 'black', linestyle='dashed')
plt.plot(xx, -curved_function(xx), 'black', linestyle='dashed')
plt.show()