给定一个信号的时间表示图,我如何画出相应的时间索引线?
具体来说,给定一个时间指数范围为0到2.6(秒)的信号图,我想绘制垂直红线,指示列表的相应时间指数[0.22058956,0.33088437,2.20589566]。我该怎么做呢?
给定一个信号的时间表示图,我如何画出相应的时间索引线?
具体来说,给定一个时间指数范围为0到2.6(秒)的信号图,我想绘制垂直红线,指示列表的相应时间指数[0.22058956,0.33088437,2.20589566]。我该怎么做呢?
当前回答
除了plt。轴线和plt。Plot ((x1, x2), (y1, y2))或plt。Plot ([x1, x2], [y1, y2]),也可以使用
plt.vlines(x_pos, ymin=y1, ymax=y2)
在x_pos处画一条从y1到y2的垂直线,其中y1和y2的值在绝对数据坐标中。
其他回答
对于多行
xposition = [0.3, 0.4, 0.45]
for xc in xposition:
plt.axvline(x=xc, color='k', linestyle='--')
为一些垂直线添加图例和/或颜色,然后使用这个:
import matplotlib.pyplot as plt
# x coordinates for the lines
xcoords = [0.1, 0.3, 0.5]
# colors for the lines
colors = ['r','k','b']
for xc,c in zip(xcoords,colors):
plt.axvline(x=xc, label='line at x = {}'.format(xc), c=c)
plt.legend()
plt.show()
结果
添加覆盖整个绘图窗口的垂直线而无需指定实际高度的标准方法是plt.axvline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axvline(x=0.22058956)
plt.axvline(x=0.33088437)
plt.axvline(x=2.20589566)
OR
xcoords = [0.22058956, 0.33088437, 2.20589566]
for xc in xcoords:
plt.axvline(x=xc)
你可以使用许多可用于其他绘图命令的关键字(例如颜色、线型、线宽……)。如果你喜欢轴坐标,你可以传入关键字参数ymin和ymax(例如ymin=0.25, ymax=0.75将覆盖图的中间部分)。水平线(axhline)和矩形(axvspan)有相应的函数。
除了plt。轴线和plt。Plot ((x1, x2), (y1, y2))或plt。Plot ([x1, x2], [y1, y2]),也可以使用
plt.vlines(x_pos, ymin=y1, ymax=y2)
在x_pos处画一条从y1到y2的垂直线,其中y1和y2的值在绝对数据坐标中。
正如其他人建议的那样,在循环中调用axvline是可行的,但它可能不方便,因为
每一行都是一个单独的plot对象,当你有很多行时,这会导致事情非常缓慢。 当您创建图例时,每一行都有一个新的条目,这可能不是您想要的。
相反,你可以使用以下方便的函数来创建所有的线作为一个单一的绘图对象:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def axhlines(ys, ax=None, lims=None, **plot_kwargs):
"""
Draw horizontal lines across plot
:param ys: A scalar, list, or 1D array of vertical offsets
:param ax: The axis (or none to use gca)
:param lims: Optionally the (xmin, xmax) of the lines
:param plot_kwargs: Keyword arguments to be passed to plot
:return: The plot object corresponding to the lines.
"""
if ax is None:
ax = plt.gca()
ys = np.array((ys, ) if np.isscalar(ys) else ys, copy=False)
if lims is None:
lims = ax.get_xlim()
y_points = np.repeat(ys[:, None], repeats=3, axis=1).flatten()
x_points = np.repeat(np.array(lims + (np.nan, ))[None, :], repeats=len(ys), axis=0).flatten()
plot = ax.plot(x_points, y_points, scalex = False, **plot_kwargs)
return plot
def axvlines(xs, ax=None, lims=None, **plot_kwargs):
"""
Draw vertical lines on plot
:param xs: A scalar, list, or 1D array of horizontal offsets
:param ax: The axis (or none to use gca)
:param lims: Optionally the (ymin, ymax) of the lines
:param plot_kwargs: Keyword arguments to be passed to plot
:return: The plot object corresponding to the lines.
"""
if ax is None:
ax = plt.gca()
xs = np.array((xs, ) if np.isscalar(xs) else xs, copy=False)
if lims is None:
lims = ax.get_ylim()
x_points = np.repeat(xs[:, None], repeats=3, axis=1).flatten()
y_points = np.repeat(np.array(lims + (np.nan, ))[None, :], repeats=len(xs), axis=0).flatten()
plot = ax.plot(x_points, y_points, scaley = False, **plot_kwargs)
return plot