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我有一堆类似的曲线,例如 1000 个振幅、频率和相位略有不同的正弦波,它们看起来像下面这张图:
在上图中,每个正弦波的颜色来自标准的 pandas 颜色图;我想得到一个颜色与曲线“密度”相关的图。
我的第一个想法是模仿一个旧的示波器屏幕(搜索“持久模式”或查看 https://en.wikipedia.org/wiki/Eye_pattern 了解一些背景):
所以我为所有曲线设置了一种颜色:
但是剧情“平淡”,“密度”信息不是很好。
我真的很喜欢这样的情节:
在上图中,黄色表示 25 到 30 之间的多条曲线“通过”同一点(或同一像素)。我手工制作了上面的情节,我在问是否可以用 pandas 或 matplotlib 做得更好更直接。
上面的图是用这个程序做的,需要一段时间(十几秒),因为Bresenham的线算法没有优化。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(0)
# Code adapted from "Eye Diagram" by WarrenWeckesser at https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/EyeDiagram.html
def bres_segment_count_slow(x0, y0, x1, y1, grid):
"""Bresenham's algorithm.
The value of grid[x,y] is incremented for each x,y
in the line from (x0,y0) up to but not including (x1, y1).
"""
if np.any(np.isnan([x0,y0,x1,y1])):
return
nrows, ncols = grid.shape
dx = abs(x1 - x0)
dy = abs(y1 - y0)
sx = 0
if x0 < x1:
sx = 1
else:
sx = -1
sy = 0
if y0 < y1:
sy = 1
else:
sy = -1
err = dx - dy
while True:
# Note: this test is moved before setting
# the value, so we don't set the last point.
if x0 == x1 and y0 == y1:
break
if 0 <= x0 < nrows and 0 <= y0 < ncols:
grid[int(x0), int(y0)] += 1
e2 = 2 * err
if e2 > -dy:
err -= dy
x0 += sx
if e2 < dx:
err += dx
y0 += sy
def bres_curve_count_slow(y, x, grid):
for k in range(x.size - 1):
x0 = x[k]
y0 = y[k]
x1 = x[k+1]
y1 = y[k+1]
bres_segment_count_slow(x0, y0, x1, y1, grid)
def linear_scale(x,src_min,src_max,dst_min,dst_max):
return dst_min+(x-src_min)*(dst_max-dst_min)/(src_max-src_min)
grid_W = 1358
grid_H = 892
grid = np.zeros((grid_H, grid_W), dtype=np.int32)
t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)
ys = []
for i in range(0,1000):
ys.append(np.random.normal(loc=1,scale=.05)*np.sin(np.random.normal(loc=1,scale=.01)*t+np.random.normal(loc=0,scale=.15)))
df = pd.DataFrame(ys).transpose()
fig, ax = plt.subplots(1)
df.plot(legend=False,ax=ax)
ax.figure.savefig('pandas.png',bbox_inches='tight', dpi=300)
fig, ax = plt.subplots(1)
df.plot(legend=False,ax=ax,color='#b6ffea')
ax.set_facecolor('#4b4f2c')
ax.figure.savefig('pandas_m.png',bbox_inches='tight', dpi=300)
tmin = np.nanmin(t)
tmax = np.nanmax(t)
ymin = np.nanmin(ys)
ymax = np.nanmax(ys)
t_d = np.round(linear_scale(t,tmin,tmax,0,grid_W))
ys_d = []
for y in ys:
ys_d.append(np.round(linear_scale(y,ymin,ymax,0,grid_H)))
for yd in ys_d:
bres_curve_count_slow(t_d, yd, grid)
plt.figure()
grid = grid.astype(np.float32)
grid[grid==0] = np.nan
plt.imshow(grid,origin='lower',cmap=plt.cm.hot)
ax = plt.gca()
ax.set_facecolor('k')
plt.colorbar()
plt.savefig("hand_made_persistence.png", bbox_inches='tight', dpi=300)
最佳答案
Matplotlib 的 hist2d
非常有效地计算了分箱。参数bins
可以设置x
和y
两个方向的bin数。
用细线绘制曲线并使用较小的 alpha 值组合它们是另一种方法。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)
ys = [np.random.normal(1, .05) * np.sin(np.random.normal(1, .01) * t + np.random.normal(0, .15))
for i in range(0, 1000)]
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
axs[0].plot(t, np.array(ys).T)
axs[1].plot(t, np.array(ys).T, color='crimson', alpha=.1, lw=.1)
axs[2].hist2d(np.tile(t, len(ys)), np.ravel(ys), bins=(200, 50), cmap='inferno')
plt.show()
关于python - 如何在 pandas 中绘制类似 "eye diagram"的图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61574246/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!