Python,Matplotlib,subplot:如何设置轴范围?

someone 258 python axis matplotlib range

如何将第二个子图的y轴范围设置为例如[0,1000]?我的数据(文本文件中的一列)的FFT图导致(inf.?)峰值,因此实际数据不可见.

pylab.ylim([0,1000])

不幸的是,没有任何效果.这是整个脚本:

# 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()

其他改进也值得赞赏!

someone.. 279

见于http://www.mofeel.net/582-comp-soft-sys-matlab/54166.aspx

 pylab.ylim([0,1000])

注意:该命令必须在绘图后执行!

  • 调用`plot()`,然后调用`ylim()`然后调用`savefig()`. (8认同)
  • 每当我这样做时,它会颠倒翻转图像. (3认同)
  • 如果你不使用情节,但是如何保存? (3认同)

ʀᴏʙ.. 110

使用轴对象是一种很好的方法.如果您想要与多个图形和子图形进行交互,这会有所帮助.直接添加和操作轴对象:

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()

  • 正如Rob所建议的,与基于状态的pylab接口相比,matplotlib中的OO接口更为可取。“尽管许多示例都使用pylab,但不再建议使用。对于非交互式绘图,建议使用pyplot创建图形,然后使用OO接口进行绘图。” https://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#matplotlib-pyplot-and-pylab-how-are-they-related (2认同)

andrewtinka.. 26

有时您真的想绘制数据之前设置轴限制.在这种情况下,您可以设置AxesAxesSubplot对象的"自动缩放"功能.感兴趣的功能set_autoscale_on,set_autoscalex_onset_autoscaley_on.

在您的情况下,您希望冻结y轴的限制,但允许x轴扩展以适应您的数据.因此,您要将autoscaley_on属性更改为False.以下是代码中FFT子图片段的修改版本:

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))