for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间
时间: 2024-04-22 13:25:14 浏览: 25
这段代码使用一个循环来遍历`scanTimes`数组的列(`shape[1]`表示列数)。在每次循环中,它计算当前行`i`的`scanTimes[i,j]`与`timestamps`之间的绝对差值,并将结果存储在`distance`变量中。
接下来,它使用`np.argmin()`函数找到`distance`数组中的最小值,并将其索引存储在`index0`列表中。注意,由于`np.argmin()`函数返回的是一个标量值,我们将其放入列表中,以便后续使用。
然后,它将`amplitudes`数组中`index0[0]`索引处的值赋给`amplitudesA[i,j]`,更新了`amplitudesA`数组的对应位置的值。这样做是为了将对应于最小距离的幅度值赋给相应的`scanTimes[i,j]`。
最后,它使用`plt.plot()`函数以红色点的形式绘制`scanTimes[i,:]`和`amplitudesA[i,:]`,显示CT扫描时间和对应的幅度值之间的关系。
相关问题
if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()
这段代码是一个条件语句,当`isplot`的值为1时,才会执行其中的代码块。
首先,它创建了一个大小为(20,20)的新图形窗口,用于绘制后续的子图。然后,它初始化了一个与`scanTimes`形状相同的全零数组`amplitudesA`。
接下来,它使用一个循环遍历`scanTimes`数组的行(`scanTimes.shape[0]`表示行数)。在每次循环中,它使用`plt.subplot()`函数创建一个子图,并将其放置在整个图形窗口中的合适位置。子图的数量与`times`数组的长度相同。
在每个子图中,它使用`plt.plot()`函数绘制了原始数据`timestamps`和`amplitudes`的曲线,并使用不同的颜色和标记绘制了索引数组`index`、`indexP`和`indexZ`对应的数据点。
然后,它通过循环遍历`scanTimes`数组的列(`scanTimes.shape[1]`表示列数),计算每个扫描时间点与`timestamps`之间的距离,并找到最小距离对应的索引。这些最小距离对应的幅度值被存储在`amplitudesA`数组的对应位置。
最后,使用`plt.plot()`函数绘制了每个扫描时间点和对应的幅度值的散点图。
最后,使用`plt.show()`函数显示绘制的图形。注意,此代码段中的图形绘制依赖于`matplotlib`库。
baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ index = np.where(ttlins==0)[0] # print("index",index) # print("indexP",indexP) # print("indexZ",np.where( marks=='Z')) if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') plt.show() return amplitudesA 这段代码跟在我给你发的上一个代码后面,请帮我解释一下它们一起是什么意思
这段代码实现了一个函数,该函数接受三个参数:ttlins,marks和scanTimes。ttlins是一个1D的数组,用于记录时间戳,marks是一个1D的字符串数组,用于标记时间戳的类型,scanTimes是一个2D的数组,记录了一些时间戳。该函数的目的是通过对原始信号进行预处理,将其转换为幅度与时间的函数,以便进行进一步的处理和分析。
该函数的主要实现过程如下:
1.计算基线值:通过计算标记为“P”和“Z”的时间戳的平均值,计算出基线值baseZ。
2.对原始信号进行预处理:将原始信号amplitudes减去基线值baseZ,得到处理后的信号amplitudes。
3.对amplitudes进行绘图:如果isplot为1,则绘制amplitudes的图像,其中蓝色点标记了ttlins中值为0的时间戳的位置,绿色圆点标记了标记为“P”的时间戳的位置,黄色圆点标记了标记为“Z”的时间戳的位置。
4.根据scanTimes提取amplitudes的值:对于scanTimes中的每个时间戳,通过计算其与amplitudes中时间戳的距离,找到离其最近的时间戳的索引,从而得到该时间戳对应的amplitudes的值。将这些值存储在amplitudesA数组中,并返回amplitudesA数组。
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