如何设置子图轴范围
- 2025-02-10 08:57:00
- admin 原创
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问题描述:
如何将第二个子图的 y 轴范围设置为例如 [0,1000] ?我的数据的 FFT 图(文本文件中的一列)导致(inf.?)尖峰,因此实际数据不可见。
pylab.ylim([0,1000])
不幸的是,没有任何效果。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!
解决方案 1:
您有pylab.ylim
:
pylab.ylim([0,1000])
注意:该命令必须在剧情之后执行!
2021 年更新
由于matplotlib 现在强烈不建议使用 pylab,因此您应该改用 pyplot:
from matplotlib import pyplot as plt
plt.ylim(0, 100)
#corresponding function for the x-axis
plt.xlim(1, 1000)
解决方案 2:
使用轴对象是一种很好的方法。如果你想与多个图形和子图交互,它会很有帮助。要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()
解决方案 3:
有时您确实想在绘制数据之前Axes
设置轴限值。在这种情况下,您可以设置或AxesSubplot
对象的“自动缩放”功能。感兴趣的函数是set_autoscale_on
、set_autoscalex_on
和set_autoscaley_on
。
在您的例子中,您希望冻结 y 轴的限制,但允许 x 轴扩展以容纳您的数据。因此,您需要将属性更改autoscaley_on
为False
。以下是您的代码中 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))
解决方案 4:
如果你有多个子图,即
fig, ax = plt.subplots(4, 2)
您可以对所有图形使用相同的 y 限值。它从第一个图中获取 y 轴的限值。
plt.setp(ax, ylim=ax[0,0].get_ylim())
解决方案 5:
也可以在向现有图形实例添加子图时设置ylim
/ (承认参数)。xlim
`plt.subplot`ylim=
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xs = np.arange(1000) # sample data
rawsignal = np.random.rand(1000)
fft = np.fft.fft(rawsignal)
plt.figure(figsize=(9,6)) # create figure
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.subplot(2, 1, 1, title='Signal') # first subplot
plt.plot(xs, rawsignal)
plt.subplot(2, 1, 2, title='FFT', ylim=(0,100)) # second subplot
# ^^^^^ <---- set ylim here
plt.plot(abs(fft));
再次,使用面向对象接口更简洁、更清晰。Axes 实例定义的set()
方法可用于设置一系列属性,包括 y-limit/title 等。
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(9,6))
ax1.plot(xs, rawsignal) # plot rawsignal in the first Axes
ax1.set(title='Signal') # set the title of the first Axes
ax2.plot(abs(fft)) # plot FFT in the second Axes
ax2.set(ylim=(0, 100), title='FFT'); # set title and y-limit of the second Axes
两组代码均产生相同的以下输出。
解决方案 6:
如果你知道你想要的精确轴,那么
pylab.ylim([0,1000])
按照之前回答的方式工作。但是如果你想要一个更灵活的轴来适应你的精确数据,就像我在发现这个问题时做的那样,那么将轴限制设置为数据集的长度。如果你的数据集和fft
问题中的一样,那么在你的绘图命令后添加这个:
`length = (len(fft))
pylab.ylim([0,length])`