XA = linspace(0, N, 5) XA_rounded = np.round(XA,1) plt.xticks(XA_rounded, x_label,color='r')
时间: 2024-06-04 11:07:58 浏览: 20
这段代码的作用是将从0到N之间的数字等间隔地分成5份,然后将这5个数字按照小数点后一位四舍五入的方式取整,最后将取整后的这5个数字作为横坐标显示在图表上,并且将它们对应的标签用x_label中的值进行替换,并且将标签的颜色设置为红色。其中,linspace是numpy中的一个函数,用于生成等间隔的数字序列。round是numpy中的一个函数,用于对数字进行四舍五入。plt.xticks是matplotlib库中的一个函数,用于设置横坐标的值和标签。
相关问题
优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%config InlineBackend.figure_format='retina'
def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq):
Omega = 2*np.pi*freq
return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random)
def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq):
Omega = 2*np.pi*ref_freq
ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec)
ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec)
signal_0 = signal * ref_0
signal_1 = signal * ref_1
X = np.mean(signal_0)
Y = np.mean(signal_1)
A = np.sqrt(X**2+Y**2)
phi = np.arctan2(Y,X)
print("A=", A, "phi=", phi)
t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001)
A = 1
phi = np.pi
noise = 0.2
ref_freq = 17.77777
signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq)
lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, n_clusters_))什么意思
这行代码是用来生成一组颜色值的,具体解释如下:
plt.cm.Spectral:表示用谷光谱颜色映射(Spectral colormap)来生成颜色值。
np.linspace(0, 1, n_clusters_):表示在0到1之间均匀分布取n_clusters个值,这些值代表了颜色在谷光谱颜色映射上的相对位置,可以理解为是一组指定了相对位置的颜色值。
最后通过plt.cm.Spectral(colors)来得到这组颜色值。这样做的目的通常是为了在可视化时,将不同类别的数据用不同颜色表示。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)