Como posso definir o intervalo do eixo y do segundo subparcela para, por exemplo, [0,1000] ? O gráfico FFT dos meus dados (uma coluna em um arquivo de texto) resulta em um pico (inf.?) para que os dados reais não sejam visíveis.
pylab.ylim([0,1000])
não tem efeito, infelizmente. Este é o guião todo:
# 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()
Outras melhorias também são apreciadas!
Como encontrado em http://www.mofeel.net/582-comp-soft-sys-matlab/54166.aspx
pylab.ylim([0,1000])
Nota: O comando tem de ser executado após o enredo!
O uso de objetos dos eixos é uma ótima abordagem para isso. Ajuda se você quiser interagir com várias figuras e subquadros. Para adicionar e manipular os objetos dos eixos diretamente:
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()
Às vezes você realmente quer definir os limites dos eixos antes de você traçar os dados. Nesse caso, você pode definir o "autoscaling" recurso do objeto Axes
ou AxesSubplot
. As funções de interesse são set_autoscale_on',
set_autoscalex_on', e `set_autoscaley_on'.
No seu caso, você quer congelar o eixo y' limites, mas permita que o eixo x se expanda para acomodar seus dados. Portanto, você quer mudar a propriedade autoscaley_on' para
False'. Aqui está uma versão modificada do snippet de subplot FFT do seu código:
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))