（途中）「sympyのplot 関数の引数に Piecewise関数を使いたい。」をAI先生に聞きました。

sympyのdoc

・Plotting
　https://docs.sympy.org/latest/modules/plotting.html
・class sympy.functions.elementary.piecewise.Piecewise(*_args)
　https://docs.sympy.org/latest/modules/functions/elementary.html#piecewise

ChatGPT先生へ

・質問リストの追番は無視して下さい。１個ずつです。途中の回答表示は省略しています。
・私の質問の仕方が悪かったです。

# 質問リスト
1. sympyのplot 関数の引数に Piecewise関数を使いたい。  
2. 例1をユーザー定義関数にして下さい。  
3. 上記の条件で、線種を増やして下さい。  
4. 上記を実行するとエラーがでます。AttributeError: 'bool' object has no attribute 'astype'  
5. 上記の条件で色の変更のみにして下さい。  
6. 上記の条件で、次の引数不要で。num_points=400, colors=["blue", "red", "green"]  
7. 最後のソースコードを出力するために、1回の質問で回答をもらうための、質問文を教えて下さい。  

・(私)(再)そうかあ。以下私が何だかバージョンした気分です。

最後のソースコードを出力するために、１回の質問で回答をもらうための、質問文を教えて下さい。

質問文:
SymPy の Piecewise 関数をプロットする関数を作りたいです。条件ごとに異なる色（"blue", "red", "green"）で描画し、線種は変更しません。プロット範囲はデフォルトで (-5, 5)、プロット点数は 400 に固定してください。また、関数の引数として num_points や colors は不要です。これに対応する Python のコードを教えてください。

・私は恐ろしくて未実行です。

・ちょうど時間となりました。
・GPT-4o. の Free プランの制限に達しました。
・「もっと簡易でお願いします。」と聞けませんでした。

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。(回答抜粋)

以下間違っていました。申し訳ありません。

修正後のコード

import numpy as np
import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_piecewise(expr, x_range=(-5, 5)):
    """
    sympyのPiecewise関数をプロットし、各条件ごとに異なる色で描画する。

    Parameters:
        expr (sympy.Expr): sympyのPiecewise関数
        x_range (tuple): (xmin, xmax) の範囲（デフォルト: (-5, 5)）
    """
    x = sp.Symbol('x')
    conditions = expr.args  # Piecewise の条件と関数を取得
    colors = ["blue", "red", "green"]  # 固定の色リスト

    plt.figure(figsize=(8, 5))
    x_vals_full = np.linspace(x_range[0], x_range[1], 400)  # num_points = 400 固定

    for i, (func, cond) in enumerate(conditions):
        if i >= len(colors):  # 色が足りない場合の安全対策
            break
        
        # 条件を適用する範囲を決定
        if cond is True:  # 最後の条件（デフォルト）
            x_vals = x_vals_full
        else:
            cond_func = sp.lambdify(x, cond, 'numpy')  # 条件を numpy 関数に変換
            cond_vectorized = np.vectorize(lambda val: bool(cond_func(val)))  # ベクトル化
            mask = cond_vectorized(x_vals_full)  # True/False の配列
            x_vals = x_vals_full[mask]  # 条件に合う x 値のみ取得
        
        # sympy の関数を numpy 用に変換
        f_lambdified = sp.lambdify(x, func, 'numpy')
        y_vals = f_lambdified(x_vals)

        # プロット（色を変更）
        plt.plot(x_vals, y_vals, color=colors[i], label=f"Condition {i+1}")

    # 軸とグリッドを設定
    plt.axhline(0, color='black', linewidth=0.5)
    plt.axvline(0, color='black', linewidth=0.5)
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

# 使用例
x = sp.Symbol('x')
f = sp.Piecewise((x**2, x < -2), (x + 1, (x >= -2) & (x < 2)), (-x, x >= 2))  
plot_piecewise(f)

Gemini先生へ

copilot先生へ

いつもの? sympyの実行環境と 参考のおすすめです。

(テンプレート)

いつもと違うおすすめです。