用Pyx绘制花括号

Question

如何用Pyx在两个任意点之间绘制“支撑”线？

这将是这个样子：

Brace example http://tof.canardpc.com/view/d16770a8-0fc6-4e9d-b43c-a11eaa09304d

Answer 1

您可以绘制使用sigmoidals相当大括号。我没有安装Pyx，所以我只是使用matplotlib（这里是pylab）绘制这些图。这里beta控制大括号中曲线的清晰度。

import numpy as nx 
import pylab as px 


def half_brace(x, beta): 
    x0, x1 = x[0], x[-1] 
    y = 1/(1.+nx.exp(-1*beta*(x-x0))) + 1/(1.+nx.exp(-1*beta*(x-x1))) 
    return y 

xmax, xstep = 20, .01 
xaxis = nx.arange(0, xmax/2, xstep) 
y0 = half_brace(xaxis, 10.) 
y = nx.concatenate((y0, y0[::-1])) 

px.plot(nx.arange(0, xmax, xstep), y) 
px.show() 

alt text http://i26.tinypic.com/23iyp76.png

我策划了这沿x轴，以节省屏幕空间，但相处y轴支架只是交换x和y。最后，Pyx还有很多内置的路径绘制功能，它们也可以满足您的需求。

Answer 2

tom10提供了一个很好的解决方案，但可以使用一些改进。
关键是在范围[0,1]，[0,1]上创建一个大括号，然后对其进行缩放。
这个版本还可以让你调整一下形状。对于奖励积分，它使用二阶导数来计算多少密集间隔点。

mid设置下部和上部之间的平衡。
beta1和beta2控制曲线（下和上）有多锐。
您可以更改height（或者仅将y乘以标量）。
使它垂直而不是水平只需要交换x和y。
initial_divisions和resolution_factor指导如何选择x值，但通常应该是可以忽略的。

import numpy as NP 

def range_brace(x_min, x_max, mid=0.75, 
       beta1=50.0, beta2=100.0, height=1, 
       initial_divisions=11, resolution_factor=1.5): 
    # determine x0 adaptively values using second derivitive 
    # could be replaced with less snazzy: 
    # x0 = NP.arange(0, 0.5, .001) 
    x0 = NP.array(()) 
    tmpx = NP.linspace(0, 0.5, initial_divisions) 
    tmp = beta1**2 * (NP.exp(beta1*tmpx)) * (1-NP.exp(beta1*tmpx))/NP.power((1+NP.exp(beta1*tmpx)),3) 
    tmp += beta2**2 * (NP.exp(beta2*(tmpx-0.5))) * (1-NP.exp(beta2*(tmpx-0.5)))/NP.power((1+NP.exp(beta2*(tmpx-0.5))),3) 
    for i in range(0, len(tmpx)-1): 
     t = int(NP.ceil(resolution_factor*max(NP.abs(tmp[i:i+2]))/float(initial_divisions))) 
     x0 = NP.append(x0, NP.linspace(tmpx[i],tmpx[i+1],t)) 
    x0 = NP.sort(NP.unique(x0)) # sort and remove dups 
    # half brace using sum of two logistic functions 
    y0 = mid*2*((1/(1.+NP.exp(-1*beta1*x0)))-0.5) 
    y0 += (1-mid)*2*(1/(1.+NP.exp(-1*beta2*(x0-0.5)))) 
    # concat and scale x 
    x = NP.concatenate((x0, 1-x0[::-1])) * float((x_max-x_min)) + x_min 
    y = NP.concatenate((y0, y0[::-1])) * float(height) 
    return (x,y) 

用法很简单：

import pylab as plt 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

x,y = range_brace(0, 100) 
ax.plot(x, y,'-') 

plt.show() 

PS：不要忘了，你可以通过clip_on=False到plot，并把它的轴线之外。