Несколько CDFS на одном графике с указанными диапазонами ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытался что-то сделать для проекта, в котором я создаю два случайных 3D-вектора, проецирую их на 2D-плоскость, удаляя их компонент x, взяв скалярное произведение между ними, чтобы найти их разделение, а затем заставляю их разделение находиться в диапазоне от 0° до 90°.
Тогда я столкнулся с проблемой, из-за которой я не могу отобразить свои данные так, как я хочу. Я хочу создать 3 CDF на одном графике, где мы указываем углы от 0 до 90 градусов. Я хочу показать CDF для следующих регионов 0–20, 70–90 и 0–90. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в следующем: мой CDF будет либо одной линейной линией, CDF, который работает только между указанными углами и полностью исчезает за пределами этого диапазона, либо CDF, который работает только в пределах указанной области, а затем выравнивается за пределами указанного диапазона.
Я приведу пример того, как я хочу, чтобы мой график выглядел.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

num_samples = 50000 #number of samples
theta_all = np.arccos(np.random.uniform(-1, 1, num_samples)) # Uniform in cos(theta) 0-180º
phi_all = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, num_samples) # uniform vectors between 0-2pi or 0-360º

#create magnetic field vector components
Bx = np.sin(theta_all) * np.cos(phi_all)
By = np.sin(theta_all) * np.sin(phi_all)
Bz = np.cos(theta_all)
B = np.vstack((Bx, By, Bz)).T # Magnetic field vector as a matrix

#create disk vectors components
d_theta = np.arccos(np.random.uniform(-1, 1, num_samples))
d_phi = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, num_samples)
dx = np.sin(d_theta) * np.cos(d_phi)
dy = np.sin(d_theta) * np.sin(d_phi)
dz = np.cos(d_theta)
dv = np.vstack((dx, dy, dz)).T

# --- Project onto y-z plane (ignore x component) ---
dv_proj = dv[:, 1:] # (y, z)
B_proj = B[:, 1:] # (y, z)

# --- Dot product in y-z plane ---
dot_product = np.sum(dv_proj * B_proj, axis=1)
mag_dv = np.linalg.norm(dv_proj, axis=1)
mag_B = np.linalg.norm(B_proj, axis=1)

# Avoid divide by zero
valid = (mag_dv > 1e-9) & (mag_B > 1e-9)
cos_gamma = np.ones(num_samples)
cos_gamma[valid] = dot_product[valid] / (mag_dv[valid] * mag_B[valid])
cos_gamma = np.clip(cos_gamma, -1.0, 1.0)

# --- Projected angles in degrees ---
gamma_deg = np.degrees(np.arccos(cos_gamma))
projected_angles = np.minimum(gamma_deg, 180 - gamma_deg)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... ied-ranges