我正在使用以下代码从我的两列原始数据(x=time，y=|float data|)中绘制一条曲线。它绘制的图形是一个粗糙的边缘图。是否有可能对这些数据进行平滑处理？我附上代码、数据和曲线。
from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates
from matplotlib import style
# changing matplotlib the default style
matplotlib.style.use('ggplot')
#one of {'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'}
plt.rcParams['lines.linewidth']=1
plt.rcParams['axes.facecolor']='.3'
plt.rcParams['xtick.color']='b'
plt.rcParams['ytick.color']='r'
x,y= np.loadtxt('MaxMin.txt', dtype=str, unpack=True)
x = np.array([datetime.strptime(i, "%H:%M:%S.%f") for i in x])
y = y.astype(float)
# naming the x axis
plt.xlabel('<------Clock-Time(HH:MM:SS)------>')
# naming the y axis
plt.ylabel('Acceleration (m/sq.sec)')
# giving a title to my graph
plt.title('Sample graph!')
# plotting the points
plt.plot(x, y)
# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()
#Custom Format
loc = matplotlib.dates.MicrosecondLocator(1000000)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(loc)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%H:%M:%S'))
# function to show the plot
plt.show()
我搜索过类似的线程，但它们使用的数学概念让我难以理解。所以我无法确定我的数据究竟需要做什么。
我还提供了示例数据文件，以便您可以在最后重新构建它。
附言。即使在使用之后，我也无法将图表中的线条颜色从默认红色更改为
plt.rcParams['lines.color']='g'
尽管在这种情况下这是一个小问题。
请您参考如下方法:
输入的数据有错误的时间戳，原作者在格式化毫秒时应该使用零填充(%03d)。
[...]
10:27:19.3 9.50560385141
10:27:19.32 9.48882194058
10:27:19.61 9.75936468731
10:27:19.91 9.96021690527
10:27:19.122 9.48972151383
10:27:19.151 9.49265161533
[...]
我们需要先解决这个问题:
x, y = np.loadtxt('MaxMin.txt', dtype=str, unpack=True)
# fix the zero-padding issue
x_fixed = []
for xx in x:
xs = xx.split(".")
xs[1] = "0"*(3-len(xs[1])) + xs[1]
x_fixed.append(xs[0] + '.' + xs[1])
x = np.array([datetime.strptime(i, "%H:%M:%S.%f") for i in x_fixed])
y = y.astype(float)
然后您可以使用平滑核(例如移动平均线)来平滑数据:
window_len = 3
kernel = np.ones(window_len, dtype=float)/window_len
y_smooth = np.convolve(y, kernel, 'same')
