J'ai le script simple suivant qui trace un graphique:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
power = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])
plt.plot(T,power)
plt.show()
À l'heure actuelle, la ligne va d'un point à un autre, ce qui semble aller bien, mais pourrait être meilleure à mon avis. Ce que je veux, c'est lisser la ligne entre les points. Dans Gnuplot j'aurais comploté avec smooth cplines
.
Y at-il un moyen facile de faire cela dans PyPlot? J'ai trouvé des tutoriels, mais ils semblent tous assez complexes.
Vous pouvez utiliser scipy.interpolate.spline
pour lisser vos données vous-même:
from scipy.interpolate import spline
xnew = np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max
power_smooth = spline(T,power,xnew)
plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()
spline est obsolète dans scipy 0.19.0, utilisez plutôt la classe Bspline.
Passer de spline
à Bspline
n’est pas un copier/coller simple et nécessite un petit ajustement:
from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline
xnew = np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max
spl = make_interp_spline(T, power, k=3) #BSpline object
power_smooth = spl(xnew)
plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()
Pour cet exemple, spline fonctionne bien, mais si la fonction n'est pas lisse en soi et que vous voulez avoir une version lissée, vous pouvez également essayer:
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d
ysmoothed = gaussian_filter1d(y, sigma=2)
plt.plot(x, ysmoothed)
plt.show()
si vous augmentez sigma, vous pouvez obtenir une fonction plus lissée.
Procédez avec prudence avec celui-ci. Il modifie les valeurs d'origine et peut ne pas être ce que vous voulez.
Je suppose que vous voulez dire ajustement de la courbe et non anti-aliasing du contexte de votre question. PyPlot n'a pas de support intégré pour cela, mais vous pouvez facilement implémenter vous-même un ajustement de courbe de base, comme le code vu ici , ou si vous utilisez GuiQwt, il a un ajustement de courbe module . (Vous pouvez probablement aussi voler le code de SciPy pour le faire aussi).