作为标题,我正在进行时间序列对齐,并且需要对齐结果的可视化。
为此,我想绘制连接"锚点"由对齐算法生成。
np.random.seed(5)
x = np.random.rand(10) # time-series 1
y = np.random.rand(20) # time-series 2
ap = np.array(([0, 4, 9], # the anchor points
[0, 9, 19]))
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')
示例中的锚点ap
指定一对一的#34;映射"两个时间序列x
和y
的索引之间,即x[0]
对应y[0]
; x[4]
至y[9]
;和x[9]
到y[19]
。目标是在两个单独的绘图之间绘制线条以显示对齐的结果。
答案 0 :(得分:1)
要在matplotlib中连接两个子图,您可以使用ConnectionPatch
。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
np.random.seed(5)
x = np.random.rand(21) # time-series 1
y = np.random.rand(21) # time-series 2
ap = np.array(([0, 5, 10], # the anchor points
[0,10, 20]))
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')
ls = ["-","--"]
c = ["gold", "blue"]
for i, row in enumerate(ap):
for j, ind in enumerate(row):
px = (ind, x[ind])
py = (ind, y[ind])
con = ConnectionPatch(py,px, coordsA="data", coordsB="data",
axesA=ax2, axesB=ax1, linestyle=ls[i], color=c[i])
ax2.add_artist(con)
plt.show()
答案 1 :(得分:0)
感谢@ImportanceOfBeingErnest,我确定了OP中的拼写错误并实现了两个不同长度系列之间的连接索引:
np.random.seed(5)
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(20)
ap = np.array(([0, 4, 9],
[0,9, 19]))
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212, sharex=ax1)
ax1.plot(x, 'r')
ax2.plot(y, 'g')
plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False)
for j in ap.T:
ax1.axvline(x=j[0], linestyle='--', color='k')
ax2.axvline(x=j[1], linestyle='--', color='k')
x_ind = (j[0], ax1.get_ylim()[0])
y_ind = (j[1], ax2.get_ylim()[1])
con = ConnectionPatch(y_ind, x_ind, coordsA="data", coordsB="data",
axesA=ax2, axesB=ax1, linewidth='1.5')
ax2.add_artist(con)
我知道这不是主题,但是如何进一步截断空白部分以使x轴的范围适合信号长度,同时保持两个信号长度的实际比例?虽然sharex=ax1
显示信号长度的比例,但顶部图右侧的空白部分很烦人。