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嘿，我有一组频率和功率谱值，我必须在对数刻度上绘制功率谱与频率。完成后，我需要通过它通过最适合的直线。我得到线性比例的线。但是当我尝试将它叠加到频率功率谱图上时，结果图没有显示任何线，相反，第一个图的数据点只是在空间上移动。此外，如果使用 loglog 函数在对数刻度上绘制同一行，则不会显示。

有人能告诉我我应该怎么做才能得到对数刻度线吗？

所以我有一个包含三列的文件；频率，功率规格。电源信号..这是我为绘制数据和线而写的一段..

#initialize all variables to 0

#open the data file

while 1:
  ln = datafile.readline()
  if ln:
    data = ln.split()
    x = float(n)
    y = float(data[0])
    z = float(data[1])
    xval.append(float(n))
    yval.append(y)
    zval.append(z)
    n += 1
    sum_z += z
    sum_y += y
    sum_y_squared += y*y
    sum_yz += y*z
  else:
    break
datafile.close()

# calculate slope and intercept using formulae
for num in xval:
    res = intercept + slope*num
    line.append(res)

#Plot data
pylab.figure(0)
matplotlib.pylab.loglog(yval,zval)

#Plot line
pylab.figure(0)
pylab.plotloglog(line)
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2 回答 2

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据我了解您的问题，您想在同一张图中绘制两条线。以下是一般情况下的完成方式：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(line1_x, line1_y)
ax.plot(line2_x, line2_y)
ax.set_yscale("log")

所以，首先你把它们放在同一个 中Axes，所以它们出现在同一个图中。要修改缩放比例，您可以分别使用set_xscale和set_yscale。

除此之外，我不禁注意到您用于读取文件的代码很糟糕。正如@Bernhard 在他的回答中建议的那样，尝试使用numpy.loadtxt. 这可能看起来像这样：

data = numpy.loadtxt("data.txt")
n = len(data)
x = numpy.arange(n)
sum_z = sum(data.T[1])
sum_y = sum(data.T[0])
sum_y_squared = sum(data.T[0]**2)
sum_yz = sum(data.T[0]*data.T[1])

这应该给你与你的循环相同的结果，只是它更简洁。我强烈建议您阅读Tentative NumPy 教程，因为它解释了 numpy 数组的许多非常酷的特性。

于 2011-03-03T09:13:23.213 回答
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尽管在您的示例中情节线命令不正确，但我认为它与您实际执行的操作相似。

第二个绘图命令在不同的 x 范围内绘图：

loglog(yval,zval) # plot  yval vs zval
loglog(line) #  plots range(0,len(line)) vs line

你也看过line的值，它们是否有意义，它们与yval，zval在同一范围内吗？

此外，您可能希望用于numpy.loadtxt加载数据文件。

于 2011-03-03T08:57:36.290 回答