abaqus画应力最大场输出图像的问题

Question

图像不成函数关系，输出的x_y数据，一个时间点对应多个应力值，表现在图像上是很多竖线，该如何处理

Answer 1

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问题描述： 如何处理图像不成函数关系，输出的x_y数据，一个时间点对应多个应力值，表现在图像上是很多竖线。 回答: 如果图像不成函数关系，即一个x对应多个y值，那么在绘制图像时会出现很多竖线。解决这个问题需要根据实际情况，选择合适的方式进行处理。下面列举一些常见的处理方法：

1. 散点图：将x-y值用散点图的形式绘制出来，每个数据对应一个散点。这种方法适用于数据点数量较少的情况。下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9], [10]]
for i in range(len(x)):
    plt.scatter([x[i]] * len(y[i]), y[i])
plt.show()

1. 折线图：将x-y值用折线图的形式绘制出来，每个数据对应一条折线。这种方法适用于数据点数量较多的情况。下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.show()

1. 直方图：将x值进行分组，统计每个组内对应的y值的数量，然后将每个组的数量用直方图的形式绘制出来。这种方法适用于x值连续分布的情况。下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000, 5)
for i in range(data.shape[1]):
    plt.hist(data[:, i], bins=10)
plt.show()

1. 箱线图：将x值进行分组，然后将每个组内对应的y值进行统计，用箱线图的形式展示出来。这种方法适用于x值离散分布的情况，且需要了解每个组内y值的分布情况。下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000, 5)
plt.boxplot(data, labels=['group1', 'group2', 'group3', 'group4', 'group5'])
plt.show()

总之，在选择处理方式时，需要考虑数据的实际情况，并根据需要选择合适的方式进行处理。