Тригонометрические сюжетных линий с библиотек matplotlib


Код состоит из 4 функций, которые приводят к рис. с 3 сюжетных линий:

  • синусоида
  • Косинус волны
  • и суперпозиция обоих (а бихроматические волны).

Я показал в 4 стороны, первые два в принципе сюжет тот же, но генерация волн разные. Я также показать различные методы, добавляя сюжетных линий напрямую через plt.subplots(3, 1)также, добавляя по одному за раз, используя plt.subplot(3,1,i)и последняя функция использует синус и косинус участок данных для создания бихроматические волны.

Я хотел бы знать, что улучшать код, а также для улучшения методов, используя matplotlib ..?


import matplotlib.pyplot as plt
import math
pi = math.pi


ex_1 = "1. Using lists (comprehension) to contain A*sin(a*x), B*cos(b*x), and the superposition. \
Using plt.subplots to created the plots."

def trig_subplots_1(x=[], amplitude=(1, 1), frequency=(1, 1)):

    sine = [amplitude[0]*math.sin(frequency[0]*i) for i in x]
    cosine = [amplitude[1]*math.cos(frequency[1]*i) for i in x]
    superposition = [s+c for s,c in zip(sine, cosine)]

    fig, ax = plt.subplots(3,1)

    ax[0].plot(x, sine)
    ax[0].set_title('Sine wave')

    ax[1].plot(x, cosine)
    ax[1].set_title('Cosine wave')

    ax[2].plot(x, superposition)
    ax[2].set_title('Bichromatic wave')

    plt.tight_layout()
    plt.show()


ex_2 = "2. Generate A*sin(a*x), B*cos(b*x), and the superposition by list.append in a for-loop. \
Using plt.subplots to created the plots."

def trig_subplots_2(x=[], amplitude=(1, 1), frequency=(1, 1)):

    sine, cosine, superposition = [], [], []
    for i in x:
        sine.append( amplitude[0]*math.sin(frequency[0]*i) )
        cosine.append( amplitude[1]*math.cos(frequency[1]*i) )
        superposition.append( sine[-1] + cosine[-1] )

    fig, ax = plt.subplots(3,1)

    ax[0].plot(x, sine)
    ax[0].set_title('Sine wave')

    ax[1].plot(x, cosine)
    ax[1].set_title('Cosine wave')

    ax[2].plot(x, superposition)
    ax[2].set_title('Bichromatic wave')

    plt.tight_layout()
    plt.show()


ex_3 = "3. Similar as no.1, but creating each subplot axes by using plt.subplot(nrows, ncols, index)."

def trig_subplots_3(x=[], amplitude=(1, 1), frequency=(1, 1)):

    sine = [amplitude[0]*math.sin(frequency[0]*i) for i in x]
    cosine = [amplitude[1]*math.cos(frequency[1]*i) for i in x]
    superposition = [s+c for s,c in zip(sine, cosine)]

    plt.subplot(3,1,1)
    plt.title('Sine wave')
    plt.plot(x, sine)

    plt.subplot(3,1,2)
    plt.title('Cosine wave')
    plt.plot(x, cosine)

    plt.subplot(3,1,3)
    plt.title('Bichromatic wave')
    plt.plot(x, superposition)

    plt.tight_layout()
    plt.show()


ex_4 = "4. Similar as no.1, but the superposition wave is generated after plotting the sine and cosine then and \
get the y values from each plot using .get_ydata()."

def trig_subplots_4(x=[], amplitude=(1, 1), frequency=(1, 1)):

    sine = [amplitude[0]*math.sin(frequency[0]*i) for i in x]
    cosine = [amplitude[1]*math.cos(frequency[1]*i) for i in x]

    fig, ax = plt.subplots(3,1)

    sine_plot = ax[0].plot(x, sine)
    ax[0].set_title('Sine wave')

    cosine_plot = ax[1].plot(x, cosine)
    ax[1].set_title('Cosine wave')

    superposition = sine_plot[0].get_ydata() + cosine_plot[0].get_ydata()
    ax[2].plot(x, superposition)
    ax[2].set_title('Bichromatic wave')

    plt.tight_layout()
    plt.show()



x = [i*0.01*pi for i in range(1000)]
amplitude = (1, 1)
frequency = (1, 0.75)

print(ex_1)
trig_subplots_1(x, amplitude, frequency)
print(ex_2)
trig_subplots_2(x, amplitude, frequency)    
print(ex_3)
trig_subplots_3(x, amplitude, frequency)    
print(ex_4)
trig_subplots_4(x, amplitude, frequency)    


Комментарии
1 ответ

Ваш код повторяется немного. Например,

ax[0].plot(x, sine)
ax[0].set_title('Sine wave')

ax[1].plot(x, cosine)
ax[1].set_title('Cosine wave')

ax[2].plot(x, superposition)
ax[2].set_title('Bichromatic wave')

Это может быть переписано, используя вспомогательную функцию (либо цикла), который может выглядеть примерно так:

def plot_subroutine(axis, xdata, ydata, title):
axis.plot(xdata, ydata)
axis.set_title(title)

y1 = ... # sine
y2 = ... # cosine
y3 = ... # bichromatic
yn = (y1, y2, y3)

title1 = 'Sine Wave'
title2 = 'Cosine Wave'
title3 = 'Bichromatic Wave'
titles = (title1, title2, title3)

fig, ax = plt.subplots(3,1)

Тогда вместо вызова подпрограммы каждого участка по отдельности (как ниже)

plot_subroutine(ax[0], x, yn[0])
plot_subroutine(ax[1], x, yn[1])
plot_subroutine(ax[2], x, yn[2])

Вместо этого можно сделать что-то подобное

if len(ax) == len(yn):
for i in range(len(ax)):
plot_subroutine(ax[i], x, yn[i])
plt.show()

Цикл for-цикл имеет то преимущество, что вы можете позже изменить количество выходных участков без изменения слишком много исходного кода (если, скажем, вы хотели выход 2 или 4 участка, или, возможно, изменить ydata что-то совсем другое).

Это может или не может иметь отношение, но это может быть хорошо, чтобы связать каждый индивидуальный участок с определенной легендой метка, маркер стиля и/или цвета, которые могут быть обработаны с помощью matplotlib. Это может быть особенно полезно для наложения участков (особенно учитывая, что ваши данные состоят из sin(x) и cos(x) за тот же х-интервал.

1
ответ дан 19 марта 2018 в 12:03 Источник Поделиться