如何在python中通过迭代逐步缩小y轴上的差异来尽可能地匹配两个不同的图形

在Python中，可以通过迭代逐步缩小y轴上的差异来尽可能地匹配两个不同的图形。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义两个不同的图形的y轴数据
y1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y2 = np.array([1.2, 2.3, 3.5, 4.8, 5.2])

# 设置迭代次数和步长
iterations = 100
step = 0.01

# 迭代调整y轴数据
for i in range(iterations):
    # 计算当前迭代步长下的差异
    diff = y2 - y1
    
    # 更新y轴数据
    y1 += diff * step
    
    # 绘制当前迭代结果
    plt.plot(y1, label=f"Iteration {i+1}")

# 绘制原始图形和最终匹配结果
plt.plot(y1, label="Final Result")
plt.plot(y2, label="Target")
plt.legend()
plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库。首先，定义了两个不同的图形的y轴数据，分别为y1和y2。然后，设置了迭代次数和步长，分别为iterations和step。接下来，通过迭代调整y1的值，使其逐步接近y2。每次迭代，计算当前迭代步长下的差异，并更新y1的值。最后，绘制出每次迭代的结果以及最终的匹配结果。

这种方法可以用于图形匹配、数据拟合等场景，通过迭代逐步调整来尽可能地使两个不同的图形在y轴上趋于一致。

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