使用Pylab创建一条线的图,然后从该线获取栅格化数据

时间:2011-10-20 19:14:41

标签: python matlab numpy scipy matplotlib

我试图从pylab绘图函数中获取栅格化的线数据。我的代码是这样的:

fitfunc = lambda p, x: p[0] + p[1] * sin(2 * pi * x / data[head[0]].size + p[2])
errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y

data = np.genfromtxt(dataFileName, dtype=None, delimiter='\t', names=True)

xAxisSeries =linspace(0., data[head[0]].max(), data[head[0]].size)

p0 = [489., 1000., 9000.] # Initial guess for the parameters
p1, success = optimize.leastsq(errfunc, p0[:], args=(xAxisSeries, data[head[1]]))

time = linspace(xAxisSeries.min(), xAxisSeries.max(), 1000)

plotinfo = plot(time, fitfunc(p1, time), 'r-')

我想从plotinfo获取x和y行数据。当我使用“type(plotinfo)”时,plotinfo是一个列表,但是当使用“print plotinfo”时,它是一个2dlist对象。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=4
x=np.linspace(0, 10, N)
y=np.cumsum(np.random.random(N) - 0.5)
line=plt.plot(x,y)[0]
path=line._path

这些是原始(x,y)数据点:

print(path.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [ 10.           0.22516175]]

这里我们(线性地)插值以找到其他点。您可以将参数增加到path.interpolated以在原始点之间找到更多插值点。

path2=path.interpolated(2)
print(path2.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  1.66666667   0.11315422]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  5.           0.2803245 ]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [  8.33333333   0.32188411]
#  [ 10.           0.22516175]]