Ako môžem nastaviť rozsah osi y druhého subplotu napr. na [0,1000] ? Výsledkom vykreslenia FFT mojich údajov (stĺpec v textovom súbore) je (inf.?) špica, takže skutočné údaje nie sú viditeľné.
pylab.ylim([0,1000])
nemá žiadny účinok, bohužiaľ. Toto je celý skript:
# 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()
Ďalšie vylepšenia tiež oceníme!
Ako sa uvádza na stránke http://www.mofeel.net/582-comp-soft-sys-matlab/54166.aspx
pylab.ylim([0,1000])
Poznámka: Príkaz musí byť vykonaný po zázname!
Skvelým prístupom je použitie axes objects. Pomáha, ak chcete komunikovať s viacerými obrázkami a čiastkovými plochami. Ak chcete pridávať objekty osí a manipulovať s nimi priamo:
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()
Niekedy naozaj chcete nastaviť limity osí pred vykreslením údajov. V takom prípade môžete nastaviť funkciu "autoscaling" objektu Axes
alebo AxesSubplot
. Zaujímavé funkcie sú set_autoscale_on
, set_autoscalex_on
a set_autoscaley_on
.
Vo vašom prípade chcete zmraziť limity osi y', ale umožniť rozšírenie osi x, aby sa prispôsobila vašim údajom. Preto chcete zmeniť vlastnosť autoscaley_on
na False
. Tu je upravená verzia úryvku subplotu FFT z vášho kódu:
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))