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    我正在尝试使用python中的pcolor绘制DFT(离散傅立叶变换)图。我以前一直在使用Mathematica 8.0来实现这一点,但我发现mathematica8.0中的colorbar与我试图表示的数据有着糟糕的一一对应关系。例如,下面是我正在绘制的数据:[[0.,0.,0.10664,0.,0.,0.,0.0412719,0.,0.,0.],

    [0.,0.351894,0.,0.17873,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.10663,0.,0.178183,0.,0.,0.,0.0405148,0.,0.,0.],

    [0.,0.177586,0.,0.,0.,0.0500377,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.0588906,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.0493811,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.0397341,0.,0.0399249,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.]]

    所以,它在DFT矩阵中有很多零或小数目,或者有少量的高频能量。

    当我使用mathematica绘制此图时,结果如下:

    颜色栏关闭了,我想我想用python来代替。

    我的python代码(我从here中劫持的代码)是:from numpy import corrcoef, sum, log, arange

    from numpy.random import rand

    #from pylab import pcolor, show, colorbar, xticks, yticks

    from pylab import *

    data = np.array([[0.,0.,0.10664,0.,0.,0.,0.0412719,0.,0.,0.],

    [0.,0.351894,0.,0.17873,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.10663,0.,0.178183,0.,0.,0.,0.0405148,0.,0.,0.],

    [0.,0.177586,0.,0.,0.,0.0500377,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.0588906,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.0493811,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.0397341,0.,0.0399249,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.]], np.float)

    pcolor(data)

    colorbar()

    yticks(arange(0.5,10.5),range(0,10))

    xticks(arange(0.5,10.5),range(0,10))

    #show()

    savefig('/home/mydir/foo.eps',figsize=(4,4),dpi=100)

    这段python代码绘制为:

    下面是我的问题/问题清单:

    我喜欢python是如何设计的,我想用这个但是。。。我怎样才能使所有代表“0”的“蓝色”像在我的mathematica图中那样消失呢?

    如何旋转绘图以在左上角显示亮红色点?

    我设置“dpi”的方式对吗?

    有什么有用的参考资料可以用来加强我对python的喜爱吗?

    我已经浏览了这里的其他问题和numpy的用户手册,但没有找到太多帮助。

    我计划发布这些数据,这是相当重要的,我得到所有的位和块正确!:)

    编辑:

    修改的python代码和结果图!有人会对此提出什么改进建议,使其具有出版价值?from numpy import corrcoef, sum, log, arange, save

    from numpy.random import rand

    from pylab import *

    data = np.array([[0.,0.,0.10664,0.,0.,0.,0.0412719,0.,0.,0.],

    [0.,0.351894,0.,0.17873,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.10663,0.,0.178183,0.,0.,0.,0.0405148,0.,0.,0.],

    [0.,0.177586,0.,0.,0.,0.0500377,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.0588906,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.0493811,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.0397341,0.,0.0399249,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],

    [0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.]], np.float)

    v1 = abs(data).max()

    v2 = abs(data).min()

    pcolor(data, cmap="binary")

    colorbar()

    #xlabel("X", fontsize=12, fontweight="bold")

    #ylabel("Y", fontsize=12, fontweight="bold")

    xticks(arange(0.5,10.5),range(0,10),fontsize=19)

    yticks(arange(0.5,10.5),range(0,10),fontsize=19)

    axis([0,7,0,7])

    #show()

    savefig('/home/mydir/Desktop/py_dft.eps',figsize=(4,4),dpi=600)

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  • 是时候放弃pcolor

    2021-12-16 11:45:47
    pcolor .vs. imagesc

    pcolor .vs. imagesc

    1. 关于pcolor

    通常,我们需要把Matlab的计算结果(如二维的矩阵)以图形的形式呈现出来,在使用matlab画图函数时,通常会用到 pcolor 函数,即Pseudocolor (checkerboard) plot棋盘图

    • 举例
    >> data = magic(4)
    data =
        16     2     3    13
         5    11    10     8
         9     7     6    12
         4    14    15     1
    
    >> pcolor(data);
    >> colorbar
    
    • 结果为
      在这里插入图片描述

    【注意】

    1. 画图的时候,矩阵是上下颠倒的,最大的16在最下面;
    2. 矩阵中图块的颜色对应的是该块左下角的点,如此以来,矩阵中的最后一行和最后一列都相对于没有画
    3. 颜色块的中心点不是矩阵的行序号或者列序号;可以通过pcolor(x,y, data)错位的方式进行对应,可以参考博文

    【当然】

    1. 如果我们需要画的矩阵是规则的(即每个行列位置都不是NaN),那这样画其实是有问题的!因为总会有一行和一列是没有被颜色块所表现;
    2. 如果我是要画某个地区,其形状通常是不规则的(地区的周围有很多NaN值),这样情况下,其实用pcolor函数就没有太多影响;

    2. 关于imagesc

    【目的】
    我们画图的目的其实更多是想直接以色块的形式呈现矩阵的数值大小。因此,偶然发现,其实正确的打开方式,应该是 imagesc函数

    • 举例
    >> data = magic(4)
    data =
        16     2     3    13
         5    11    10     8
         9     7     6    12
         4    14    15     1
    
    >> imagesc(data);
    >> colorbar
    
    • 结果为
      在这里插入图片描述
    1. 图块顺序和矩阵位置完全一致
    2. 不存在缺行少列的情况
    3. 行序号和列序号对应的就是色块中心点

    如果数据中间有NaN的情况,在画图时可以将其隐去

    data =
        16     2     3    13
         5   NaN    10     8
         9     7     6   NaN
         4    14    15     1
    h1=imagesc(data);
    set(h1,'alphadata',~isnan(data));
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    【感悟】
    方法远比努力更重要,多看多听多学多试,才不会固步自封!

    在这里插入图片描述

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  • matlab画图之pcolor函数

    千次阅读 2021-04-19 03:32:00
    画一个网络节点连接关系色彩图代码主要调用函数pcolor, colorbar,colormapclear;clc;map=2*(rand(10)-0.5);pcolor(map);colorbar;axis off;其中colorbar函数会自动匹配map里面值的大小。结果如下: 但是细看会有问题...

    画一个网络节点连接关系色彩图代码

    主要调用函数pcolor, colorbar, colormap

    clear;clc;

    map=2*(rand(10)-0.5);

    pcolor(map);

    colorbar;

    axis off;

    其中colorbar函数会自动匹配map里面值的大小。

    结果如下:

    1295547391163834368.htm

    但是细看会有问题,画的图少了一行,查看pcolor帮助文档

    1295547391163834368.htm

    里面说默认的shadding模式为faceted,shadding总共3种模式,faceted(默认的),interp(对每个像素点插值),flat(去除方块黑线)。

    还有就是pcolor如果不设定X,Y的话是按照1—2,2—3,3—4……作为一块涂色,为此设置X,Y,让画图小方块移到0.5—1.5,1.5—2.5……,这样一会儿可以直接在小方块对应的中心设置坐标。

    function result=plotMatricNet_15(Features,Featuresweight)

    figure

    % 由于pcolor函数不处理最后一行和最后一列,所以这里补一行一列

    weightMetrics=zeros(16);

    Featuresweight=abs(Featuresweight);

    for i=1:length(Features)

    edge=Features(i);

    [row,col]=electrodesIndex(edge,15);

    weightMetrics(row,col)=Featuresweight(i);

    weightMetrics(col,row)=Featuresweight(i);

    end

    % weightMetrics=maxmin(weightMetrics);

    [X,Y]=meshgrid(0.5:1:15.5,0.5:1:15.5);

    pcolor(X,Y,weightMetrics);

    colorbar;

    colormap(flipud(hot));

    set(gca,'YTick',[1:1:15]);

    set(gca,'XTick',[1:1:15]);

    set(gca,'XTickLabel',{'F3','FZ','F4','FC3','FCZ','FC4','C3','CZ','C4','CP3','CPZ','CP4','P3','PZ','P4','null'})

    set(gca,'YTickLabel',{'F3','FZ','F4','FC3','FCZ','FC4','C3','CZ','C4','CP3','CPZ','CP4','P3','PZ','P4','null'})

    % shading flat;

    % axis off;

    result=true;

    1295547391163834368.htm

    展开全文
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空空如也

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pcolor

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