绘制 实时曲线 的python 源代码
时间: 2023-08-22 19:59:40 浏览: 95
以下是一个使用Python和matplotlib库绘制实时曲线的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个空白图形窗口
plt.ion()
# 创建一个空白的曲线图
fig, ax = plt.subplots()
# 创建一个空白的曲线对象
line, = ax.plot([], [])
# 设置曲线图的坐标轴范围
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
# 实时更新曲线数据
while True:
# 生成随机数据作为示例
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 更新曲线的数据
line.set_data(x, y)
# 重新绘制曲线
plt.draw()
plt.pause(0.01) # 延迟一段时间,使曲线图显示出来
```
这段代码使用了matplotlib库来绘制实时曲线图。它创建了一个空白的曲线图窗口,然后在一个无限循环中生成随机数据,并实时更新曲线的数据,然后重新绘制曲线图。每次循环都会添加一个短暂的延迟,以便曲线图能够显示出来。你可以根据自己的需求修改生成数据的方式和曲线图的样式。
相关问题
svr python源代码
SVR是基于支持向量机的回归方法,用于解决回归问题。Python是一门流行的编程语言,具有丰富的数据科学和机器学习库。因此,我们可以使用Python来实现SVR。
以下是实现SVR的Python源代码:
```
# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
# 创建数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 添加噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(40))
# 定义模型参数
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
# 训练模型
svr_rbf.fit(X, y)
# 绘制结果
X_pred = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
y_pred = svr_rbf.predict(X_pred)
plt.scatter(X, y, color='black', label='data')
plt.plot(X_pred, y_pred, color='red', label='RBF model')
plt.legend()
plt.show()
```
解释:
1. 导入了必要的库,包括numpy、matplotlib和sklearn.svm。
2. 使用numpy库创建了一个大小为(200, 1)的数组X,表示自变量。y是一个大小为(200,)的数组,表示因变量。
3. 通过向y添加噪声人为地制造了一些随机误差。
4. 定义SVR模型的核函数为rbf,惩罚系数C为1000,高斯核函数参数为0.1。
5. 使用模型的fit方法拟合数据集。这个过程中,使用的是X作为输入,y作为输出。
6. 生成一些新的测试数据点,并使用训练好的模型生成对应的输出结果。
7. 将原始数据和拟合结果用散点图和曲线绘制出来。
总体来说,通过在Python中使用sklearn.svm库的SVR对象,我们可以相对简单地实现支持向量回归问题。
手机姿态检测的python源代码
以下是一个简单的使用Python实现手机姿态检测的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# 加载手机传感器数据文件
data = np.loadtxt('sensor_data.txt', delimiter=',')
# 将三轴加速度计数据转换为重力加速度分量
g = np.mean(data[:100, 1:], axis=0)
g_norm = np.linalg.norm(g)
g = g / g_norm
# 计算手机的初始姿态
r = R.align_vectors([[0, 0, -1]], [g])[0]
q = r.as_quat()
# 逐帧计算手机的姿态
qs = np.zeros((len(data), 4))
qs[0] = q
for i in range(1, len(data)):
dt = data[i, 0] - data[i-1, 0]
w = data[i, 1:4] * np.pi / 180
r = R.from_quat(q)
q_dot = 0.5 * np.hstack((0, w)) @ q
q = q + q_dot * dt
q_norm = np.linalg.norm(q)
q = q / q_norm
qs[i] = q
# 绘制手机的姿态变化曲线
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))
axs[0].plot(data[:, 0], qs[:, 0], label='w')
axs[0].plot(data[:, 0], qs[:, 1], label='x')
axs[0].plot(data[:, 0], qs[:, 2], label='y')
axs[0].plot(data[:, 0], qs[:, 3], label='z')
axs[0].set_xlabel('Time (s)')
axs[0].set_ylabel('Quaternion')
axs[0].legend()
axs[1].plot(data[:, 0], np.arccos(qs[:, 0]) * 2 * 180 / np.pi)
axs[1].set_xlabel('Time (s)')
axs[1].set_ylabel('Pitch (degrees)')
plt.show()
```
上述代码中,假设手机传感器数据保存在名为sensor_data.txt的文本文件中,其中第一列为时间戳,第二至第四列为加速度计数据,第五至第七列为陀螺仪数据。代码首先读取数据文件,然后计算手机的初始姿态,接着逐帧计算手机的姿态,并将结果保存在名为qs的数组中。最后,代码使用matplotlib库绘制了手机的姿态变化曲线。