Question

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！

Answer 1

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

中找到

 pylab.ylim([0,1000])

注意：该命令必须在绘图后执行！

Answer 2

使用axes objects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()

Answer 3

有时您真的想在绘制数据之前设置轴限制。在这种情况下，您可以设置Axes或AxesSubplot对象的“自动缩放”功能。感兴趣的功能是set_autoscale_on，set_autoscalex_on和set_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，您希望将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))

Answer 4

如果知道所需的确切轴，则

pylab.ylim([0,1000])

按照先前的回答工作。但是，如果您想要一个更灵活的轴来适合您的确切数据（就像我发现这个问题时所做的那样），则将轴限制设置为数据集的长度。如果问题中的数据集为fft，则在您的plot命令后添加它：

length = (len(fft)) pylab.ylim([0,length])

Answer 5

如果您有多个子图，即

fig, ax = plt.subplots(4, 2)

您可以对所有它们使用相同的y限制。它从第一个图获得y轴的极限。

plt.setp(ax, ylim=ax[0,0].get_ylim())

Python，Matplotlib，subplot：如何设置轴范围？

5 个答案: