如何用for循环绘制多条指数曲线并标记相邻曲线的交点？

1. TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'报错是因为你使用Python原生列表类型的基准参数直接和浮点缩放系数相乘，Python原生列表仅支持和整数相乘做重复操作，不支持和浮点数做元素级运算。
2. 仅画出单条曲线是因为没有将绘图逻辑放在缩放系数的遍历循环内，或是缩放参数生成逻辑错误导致所有曲线参数完全一致。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义指数函数
def exponenial_func(x, a, b):
    return a * np.exp(-b * x)

# 基准参数转为numpy数组，避免元素级运算报错
popt1 = np.array([8.05267292e+03, 1.48857925e+00])
# 生成1到10倍、步长0.1的缩放系数，共91条曲线符合接近100条的需求
scale_arr = np.arange(1, 10.1, 0.1)
# 生成x轴采样点，区间可根据实际需要调整
x = np.linspace(0, 6, 1000)
# 存储所有曲线的y值用于后续交点计算
y_list = []

plt.figure(figsize=(10, 6))
# 绘制所有指数曲线
for scale in scale_arr:
    curr_a, curr_b = popt1 * scale
    curr_y = exponenial_func(x, curr_a, curr_b)
    y_list.append(curr_y)
    plt.plot(x, curr_y, linewidth=0.8, alpha=0.7)

# 标记相邻两条曲线的交点
for i in range(1, len(y_list)):
    y_prev = y_list[i-1]
    y_curr = y_list[i]
    # 定位差值符号切换的区间，即交点所在位置
    diff = y_curr - y_prev
    sign_change_idx = np.where(np.diff(np.sign(diff)))[0]
    for idx in sign_change_idx:
        # 线性插值计算精确交点坐标
        x_left, x_right = x[idx], x[idx+1]
        diff_left, diff_right = diff[idx], diff[idx+1]
        x_intersect = x_left - diff_left * (x_right - x_left) / (diff_right - diff_left)
        y_intersect = exponenial_func(x_intersect, *(popt1 * scale_arr[i-1]))
        plt.scatter(x_intersect, y_intersect, c='red', s=10, zorder=5)

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('指数族曲线与相邻交点')
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

• 参数运算处理：所有参数运算统一使用numpy数组，避免Python原生列表的运算限制，从根源解决类型报错问题
• 多曲线绘制：遍历所有缩放系数生成对应参数的曲线，逐次调用绘图接口，设置半透明参数避免曲线重叠导致辨识度降低
• 交点计算：通过相邻曲线y值的差值符号变化定位交点所在区间，用线性插值得到精确交点坐标后使用散点标记，zorder参数保证交点标记显示在曲线上层

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tjsmert44