Question

我正在尝试在python图上创建一个显示x和y坐标的数据标记，如果可能的话，最好自动生成。请记住，我是python的新手，并且没有使用matplotlib中的标记功能的任何经验。我有来自.csv文件的FFT图，我试图将其与理论计算进行比较，但我需要一种突出显示特定点并删除具有类似于MATLAB的坐标值的标记的方法。作为参考，我正在绘制一个幅度为1V的100kHz正弦波频率强度的FFT，所以我试图证明在50欧姆的环境中，100kHz的尖峰接近于3.98dBm的计算值。以下是我感兴趣的csv文件中的一些数据（第三列不感兴趣）：

9.991250000000E+04  -8.399371E+01   0.000000E+00
9.992500000000E+04  -8.108232E+01   0.000000E+00
9.993750000000E+04  -7.181630E+01   0.000000E+00
9.995000000000E+04  -7.190387E+01   0.000000E+00
9.996250000000E+04  -7.961070E+01   0.000000E+00
9.997500000000E+04  -8.090104E+01   0.000000E+00
9.998750000000E+04  -1.479405E+01   0.000000E+00
1.000000000000E+05  3.740311E+00    0.000000E+00
1.000125000000E+05  -6.665535E-01   0.000000E+00
1.000250000000E+05  -7.868803E+01   0.000000E+00
1.000375000000E+05  -8.149953E+01   0.000000E+00
1.000500000000E+05  -7.948487E+01   0.000000E+00
1.000625000000E+05  -7.436191E+01   0.000000E+00
1.000750000000E+05  -8.068216E+01   0.000000E+00
1.000875000000E+05  -7.998886E+01   0.000000E+00
1.001000000000E+05  -8.316663E+01   0.000000E+00

以下是我提取数据的方法

Frequency = data[:,0]
Intensity = data[:,1]

title("Frequency Intensity")
xlabel("Frequency [Hz]")
ylabel("Intensity [dBm]")
plot(Frequency, Intensity)
grid();

编辑：我希望我的情节看起来像这样，其中x表示频率，y表示强度，单位为dBm。我只想让我放置的标记在图上显示x，y坐标。

FFT plot desired marker

Answer 1

从pd.Series

创建data

s = pd.DataFrame({
        'Frequency [Hz]': data[:, 0],
        'Intensity [dBm]': data[:, 1]
    }).set_index('Frequency [Hz]')['Intensity [dBm]']

然后用annotate

绘图

ax = s.plot(title='Frequency Intensity')
ax.set_ylabel(s.name)
point = (s.index[7], s.values[7])
ax.annotate('Marker', xy=point, xytext=(0.1, 0.95), textcoords='axes fraction',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )

Answer 2

你可能想要这样的东西：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# assuming we are in Jupyter
%matplotlib inline

frequency = np.array(
    [  99912.5,   99925. ,   99937.5,   99950. ,   99962.5,   99975. ,
       99987.5,  100000. ,  100012.5,  100025. ,  100037.5,  100050. ,
       100062.5,  100075. ,  100087.5,  100100. ])
intensity = np.array(
    [-83.99371  , -81.08232  , -71.8163   , -71.90387  , -79.6107   ,
     -80.90104  , -14.79405  ,   3.740311 ,  -0.6665535, -78.68803  ,
     -81.49953  , -79.48487  , -74.36191  , -80.68216  , -79.98886  ,
     -83.16663  ])

plt.title("Frequency Intensity")
plt.xlabel("Frequency [Hz]")
plt.ylabel("Intensity [dBm]")
plt.plot(frequency, intensity)
x = frequency[7]
y = intensity[7]
plt.plot([x], [y], 'v', color='red', ms=10)
plt.text(x, y, "({:0.2f}, {:0.2f})".format(x, y))
plt.grid()

python绘图数据标记

2 个答案: