如何绘制较长时间的正弦曲线

Question

我是 Python 新手，尝试在 x 轴上绘制持续时间为 300 秒的正弦曲线，但我只能在短时间内绘制正确的正弦曲线。

微量元素：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

in_array = np.linspace(0, 2*np.pi, 300)
out_array = np.sin(in_array)

print("in_array : ", in_array)
print("\nout_array : ", out_array)

# red for numpy.sin()
plt.plot(in_array, out_array, color = 'red')
plt.title("numpy.sin()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

上面的代码能够绘制所需的正弦曲线，如下所示：

如果我将np.linspace上面代码中的行更改为

in_array = np.linspace(0, 6*np.pi, 300)

...然后我就能够得到正弦曲线的3个周期，这也可以。

问题：如果我尝试使用上面的代码在 x 轴上绘制 300 秒（大约）的正弦曲线in_array = np.linspace(0, 90*np.pi, 300)，则曲线包含不同的幅度（如下所示），为什么以及如何纠正它？

Answer 1

在您提到的所有情况下，都会生成相同数量的 x 轴点。

当间隔较短且有 300 个点时，您会得到 的更密集表示sin，即每个局部最大值/最小值周围有足够的点来正确绘制极值。在第一个示例中，每 0.02 弧度有 1 个 x 轴点。

在上一个例子中，您仍然得到 300 分，但区间更宽。这意味着每 0.95 弧度大约有 1 个点，有时这些点不会落在极值附近，因此不会绘制它们，因此振幅明显不同。

您可以向 x 轴添加更多点（使它们更频繁）。

例如，900分看起来又不错：

in_array = np.linspace(0, 90*np.pi, 900)
out_array = np.sin(in_array)

plt.plot(in_array, out_array, color = 'red')
plt.title("numpy.sin()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

输出：