Kaip galiu nustatyti antrosios subploto y ašies diapazoną, pvz., [0,1000]? Mano duomenų (teksto failo stulpelio) FFT grafike atsiranda (inf.?) smaigalys, todėl tikrieji duomenys nėra matomi.
pylab.ylim([0,1000])
deja, neturi jokio poveikio. Tai yra visas scenarijus:
# based on http://www.swharden.com/blog/2009-01-21-signal-filtering-with-python/
import numpy, scipy, pylab, random
xs = []
rawsignal = []
with open("test.dat", 'r') as f:
for line in f:
if line[0] != '#' and len(line) > 0:
xs.append( int( line.split()[0] ) )
rawsignal.append( int( line.split()[1] ) )
h, w = 3, 1
pylab.figure(figsize=(12,9))
pylab.subplots_adjust(hspace=.7)
pylab.subplot(h,w,1)
pylab.title("Signal")
pylab.plot(xs,rawsignal)
pylab.subplot(h,w,2)
pylab.title("FFT")
fft = scipy.fft(rawsignal)
#~ pylab.axis([None,None,0,1000])
pylab.ylim([0,1000])
pylab.plot(abs(fft))
pylab.savefig("SIG.png",dpi=200)
pylab.show()
Kiti patobulinimai taip pat vertinami!
Kaip nustatyta http://www.mofeel.net/582-comp-soft-sys-matlab/54166.aspx.
pylab.ylim([0,1000])
Pastaba: komanda turi būti vykdoma po sklypo!
Tam puikiai tinka ašių objektų naudojimas. Jis padeda, jei norite sąveikauti su daugeliu figūrų ir subplotų. Norėdami tiesiogiai pridėti ašių objektų ir jais manipuliuoti:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(12,9))
signal_axes = fig.add_subplot(211)
signal_axes.plot(xs,rawsignal)
fft_axes = fig.add_subplot(212)
fft_axes.set_title("FFT")
fft_axes.set_autoscaley_on(False)
fft_axes.set_ylim([0,1000])
fft = scipy.fft(rawsignal)
fft_axes.plot(abs(fft))
plt.show()
Kartais tikrai norisi nustatyti ašių ribas prieš braižant duomenis. Tokiu atveju galite nustatyti Axes
arba AxesSubplot
objekto funkciją "autoscaling". Naudojamos šios funkcijos: set_autoscale_on
, set_autoscalex_on
ir set_autoscaley_on
.
Jūsų atveju norite įšaldyti y ašies' ribas, bet leisti x ašiai plėstis, kad ji atitiktų jūsų duomenis. Todėl norite pakeisti savybę autoscaley_on
į False
. Pateikiame pakeistą FFT subploto fragmentą iš jūsų kodo:
fft_axes = pylab.subplot(h,w,2)
pylab.title("FFT")
fft = scipy.fft(rawsignal)
pylab.ylim([0,1000])
fft_axes.set_autoscaley_on(False)
pylab.plot(abs(fft))