(233,96,1)的数据画图，画为4个图，平分233条曲线 python代码

(233, 96, 1)这个数据通常表示是一个包含233个点，每个点有96维特征向量的一维数据集。如果想将这233条曲线平均分为四部分并分别绘制出来，可以使用matplotlib库在Python中进行操作。这里假设我们有一个类似这样的二维数据列表`data`：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设data是一个形状为(233, 96, 1)的数据数组，每行代表一条曲线
data = ...  # 你需要提供实际的数据

# 将数据重塑为(58, 96)，58是因为233除以4向上取整
num_parts = 4
new_shape = (int(np.ceil(len(data) / num_parts)), data.shape[1], data.shape[2])

# 划分数据
parts_data = np.array_split(data, num_parts)

fig, axs = plt.subplots(num_parts, figsize=(10, 10 * num_parts/4), squeeze=False)
for i, part in enumerate(parts_data):
    for j, curve in enumerate(part):
        axs[i][j].plot(curve[:, 0])  # 假设x坐标在第一列
        axs[i][j].set_title(f"Part {i+1}, Curve {j+1}")

plt.show()

在这个例子中，我们首先计算了需要多少个小窗口（subplot），然后分割数据，接着遍历每个小窗口，对其中的曲线进行绘图。注意这里的代码假设数据已经被预处理过，可以直接用于绘制。