使用python绘制2个异相普朗克函数的组合图形

Question

即时图试图绘制2个图形的总和。我很容易通过结合y值来实现这一点，当它是一个数组或一条直线时，但现在我只使用同一个图只稍微偏移，y值由函数确定，所以我不知道该怎么做。这是我到目前为止，也有一些我的尝试是＃'d。你可以处理这个

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

h=6.626e-34 
c= 3.0e+8 
k= 1.38e-23 
#wav is the wavelength 

def planck(wav, T): 
    a= 2.0*h*c**2 
    b= (h*c)/(wav*k*T) 
    intensity = a/((wav**5) * (np.exp(b)- 1.0)) 
    return intensity 

wavelengths= np.arange(1e-9, 3e-6, 1e-9) 
#wave=np.arange((1+500)*10**-9,3e-6,1e-9) 
intensity6000= planck(wavelengths, 6000.) 
#intensity6001=planck(wavelengths+(500*10**-9),6000) 
#sum_of_values=intensity6000+ 

plt.plot(wavelengths*1e9, intensity6000, 'm-', label= '6000 K') 
plt.plot(wavelengths*1e9+500, intensity6000, 'b', label='6000k shifted') 
#plt.plot(wavelengths*1e9+wavelengths*1e9+500, intensity6000) this is wrong 
it shifts it again doesnt show the total 
#plt.plot(wavelengths*1e9+500,intensity6001) #plots a straight line at 0 



plt.xlabel('Wavelength\n(nm)') 
plt.ylabel('Intensity\n(W Sr^-1 m^-3)') 
plt.title('Black Body Radiation') 
plt.legend() 
plt.show() 

Answer 1

的一种方法是通过用0填充在开始（使用np.concatenate((np.zeros(shift),intensity))）的移位的数据中，并在结束时（切片[:-shift]）之前的两个数据集求和去除数据的相同的量。

你的代码的清理版本如下

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

h=6.626e-34 
c= 3.0e+8 
k= 1.38e-23 
shift = 500 # defining the shift 

#wav is the wavelength 
def planck(wav, T): 
    a= 2.0*h*c**2 
    b= (h*c)/(wav*k*T) 
    intensity = a/((wav**5) * (np.exp(b)- 1.0)) 
    return intensity 

wavelengths= np.arange(1e-9, 3e-6, 1e-9) 

intensity = planck(wavelengths, 6000.) 
# creating a shifted intensity by padding 0 in the begining 
# and removing extra values at the end 
shifted_intensity = np.concatenate((np.zeros(shift),intensity))[:-shift] 

sum_intensity = intensity + shifted_intensity 


plt.plot(wavelengths*1e9, intensity, 'm-', label= '6000 K') 
plt.plot(wavelengths*1e9, shifted_intensity, 'b-', label='6000 K shifted') 
plt.plot(wavelengths*1e9, sum_intensity, 'r-', label= 'Summed intensity') 

plt.xlabel('Wavelength\n(nm)') 
plt.ylabel('Intensity\n(W Sr^-1 m^-3)') 
plt.title('Black Body Radiation') 
plt.legend() 
plt.show() 

有可能是一个更简单的方法，但是这是一个相当简单的方法。