Kā es varu iestatīt otrā apakšplāna y ass diapazonu, piemēram, [0,1000]? Manu datu (teksta faila slejas) FFT diagrammas rezultātā veidojas (inf.?) smaile, tāpēc faktiskie dati nav redzami.
pylab.ylim([0,1000])
diemžēl nav ietekmes. Tas ir viss skripts:
# 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()
Citi uzlabojumi arī ir apsveicami!
Kā atrodams vietnē http://www.mofeel.net/582-comp-soft-sys-matlab/54166.aspx.
pylab.ylim([0,1000])
Piezīme: Komanda jāizpilda pēc sižeta!
Šim nolūkam lieliski noder asu objektu izmantošana. Tas palīdz, ja vēlaties mijiedarboties ar vairākiem skaitļiem un apakšplotiem. Lai tieši pievienotu un manipulētu ar asu objektiem:
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()
Dažreiz patiešām ir nepieciešams iestatīt asu robežas paredzot datus. Tādā gadījumā varat iestatīt Axes
vai AxesSubplot
objekta "autoscaling" funkciju. Interesējošās funkcijas ir set_autoscale_on
, set_autoscalex_on
un set_autoscaley_on
.
Jūsu gadījumā jūs vēlaties iesaldēt y ass robežas, bet ļaut x asij paplašināties, lai pielāgotos jūsu datiem. Tāpēc jūs vēlaties mainīt autoscaley_on
īpašību uz False
. Šeit ir modificēta FFT subplota fragmenta versija no jūsu koda:
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))