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  • 附上自己整合验证过的代码:功能:将散点连接平滑1)Matlab效果图:x1=[431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388] %输入以下三组数据y1=[34.06366,35.73132,37.2244,38.61294]x2=[263.8656,458.7...

    导师要求参照别人论文中的图(下图),将其论文中的图画美观些,网上关于科研画图相关的代码比较少,就自己鼓捣了下。

    附上自己整合验证过的代码:

    功能:将散点连接并平滑

    1)Matlab

    效果图:

    x1=[431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388] %输入以下三组数据

    y1=[34.06366,35.73132,37.2244,38.61294]

    x2=[263.8656,458.7952,839.6584,1740.9088]

    y2=[33.5318074,35.1415668,36.8603528,38.244926]

    x3=[253.91296,441.854,803.4116,1625.2548]

    y3=[34.3625,35.88912,37.5403,38.45364]

    a=linspace(min(x1),max(x1)); %插值后将散点连线平滑化

    b=interp1(x1,y1,a,'cubic');

    c=linspace(min(x2),max(x2));

    d=interp1(x2,y2,c,'cubic');

    e=linspace(min(x3),max(x3));

    f=interp1(x3,y3,e,'cubic');

    plot(a,b, 'LineWidth',2, 'LineSmoothing', 'on'); %画ab对应曲线,粗细,平滑

    hold on

    plot(c,d, 'LineWidth',2, 'LineSmoothing', 'on'); %画cd对应曲线,粗细,平滑

    hold on

    plot(e,f, 'LineWidth',2, 'LineSmoothing', 'on'); %画ef对应曲线,粗细,平滑

    axis([0,3000,33,39]) %确定x轴与y轴框图大小

    legend({'MRMV','MVDM','MVLL'},'FontSize',13,'Location','southeast','Orientation','vertical') %题注设置:名称,字号,位置,方向

    xlabel('Bit rates(kbps)','FontSize',13,'FontWeight','bold') %x轴设置:标题,字号,字体粗细

    ylabel('PSNR(dB)','FontSize',13,'FontWeight','bold') %y轴设置:名称,字号,字体粗细

    title('Balloons','FontSize',15,'FontWeight','bold') %标题描述,名称,字号,字体粗细

    set(gca,'ygrid','on','gridlinestyle','--','Gridalpha',0.3) %网格设置

    grid on; %网格

    print(gcf, '-dpng', '-r800', 'C:\Users\Administrator\Desktop\test.png') %保存图片,格式为png,分辨率800,保存路径

    2)Python

    小问题:翘尾问题需要解决

    # author: Kobay time:2019/10/18

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    from scipy.interpolate import spline

    x1 = np.array([431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388])

    y1 = np.array([34.06366,35.73132,37.2244,38.61294])

    x2 = np.array([263.8656,458.7952,839.6584,1740.9088])

    y2 = np.array([33.5318074,35.1415668,36.8603528,38.244926])

    x3 = np.array([253.91296,441.854,803.4116,1625.2548])

    y3 = np.array([34.3625,35.88912,37.5403,38.45364])

    x1_new = np.linspace(x1.min(), x1.max()) # 300 represents number of points to make between T.min and T.max

    y1_smooth = spline(x1, y1, x1_new)

    x2_new = np.linspace(x2.min(), x2.max(), 3000) # 300 represents number of points to make between T.min and T.max

    y2_smooth = spline(x2, y2, x2_new)

    x3_new = np.linspace(x3.min(), x3.max(), 3000) # 300 represents number of points to make between T.min and T.max

    y3_smooth = spline(x3, y3, x3_new)

    # 散点图

    plt.scatter(x1, y1, c='black', alpha=0.5) # alpha:透明度) c:颜色

    # 折线图

    plt.plot(x1, y1, linewidth=1) # 线宽linewidth=1matl

    # 平滑后的折线图

    plt.plot(x1_new, y1_smooth, c='blue',label='MRMV')

    plt.plot(x2_new, y2_smooth, c='orange',label='MVDM')

    plt.plot(x3_new, y3_smooth, c='gray',label='MVLL')

    # 解决中文显示问题

    # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # SimHei黑体

    # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    plt.title("Balloons", fontdict={'family' : 'Calibri', 'size': 16,'weight':'bold'}) # 标题及字号

    plt.xlabel("Bit rates(kbps)", fontdict={'family' : 'Calibri', 'size': 14,'weight':'bold'}) # X轴标题及字号

    plt.ylabel("PSNR(dB)", fontdict={'family' : 'Calibri', 'size': 14,'weight':'bold'}) # Y轴标题及字号

    plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) # 刻度大小

    plt.axis([0, 3000, 33, 39])#设置坐标轴的取值范围

    plt.grid(linestyle='-.')

    plt.legend(loc=4)

    plt.show()

    # plt.save('squares_plot.png'(文件名), bbox_inches='tight'(将图表多余的空白部分剪掉))

    # 用它替换plt.show实现自动保存图表

    码字不易,如果您觉得有帮助,麻烦点个赞再走呗~

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  • 关键词 smooth 还有其他的值 当type为line时 smooth 表示 是否平滑曲线显示。 如果是 boolean 类型,则表示是否开启平滑处理。如果是 number 类型(取值范围 0 到 1),表示平滑程度,越小表示越接近折线段,反之则...

    只需要在series中添加 smooth: true

    完整示例代码

    option = {
        xAxis: {
            type: 'category',
            data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
        },
        yAxis: {
            type: 'value'
        },
        series: [{
            data: [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320],
            type: 'line',
            smooth: true
        }]
    };
    

    在这里插入图片描述

    关键词 smooth 还有其他的值

    typeline
    smooth 表示 是否平滑曲线显示。

    如果是 boolean 类型,则表示是否开启平滑处理。如果是 number 类型(取值范围 0 到 1),表示平滑程度,越小表示越接近折线段,反之则反。设为 true 时相当于设为 0.5。

    如果需要修改平滑算法,请参考 smoothMonotone

    设置为1
    在这里插入图片描述

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  • 我们现在想要做的是使用光滑曲线来连接多边形的顶点,这时候我们就可以用到Will的 hobbysplines 这个程序。它可以使用贝赛尔曲线来连接一些点。这个函数效果不错,不过需要额外添加一些控制点来调节贝赛尔曲线的...

    有时候,我们需要找到一个好办法来描出目标的轮廓,我们希望可以在matlab里用光滑曲线来勾画物体。在matlab的 Image Processing

    有时候,我们需要找到一个好办法来描出目标的轮廓,我们希望可以在matlab里用光滑曲线来勾画物体。在matlab的 Image Processing Toolbox中,有一些交互式的工具用来画线。不过,使用 imfreehand 之类的函数做这件事并不容易,,因为我们很难用鼠标精确的画图。除非我们去买一个手写版,至少很多人都没有这个设备。

    7e36b7ea2258ce2866456a6fd9fee1e1.png

    impoly 这个函数可以让我们更好的在目标边界上选择点,然后它可以构建一个多边形来逼近这个目标。不过,如果我们要光滑拟合,就需要选非常多的点才行。

    4da2e31519fcfcb7468da54e416afadb.png

    我们现在想要做的是使用光滑曲线来连接多边形的顶点,这时候我们就可以用到Will的 hobbysplines 这个程序。它可以使用贝赛尔曲线来连接一些点。这个函数效果不错,不过需要额外添加一些控制点来调节贝赛尔曲线的形状。而且在终点的时候,难以做到光滑的闭合。

    通过添加23个控制点,我们可以光滑逼近一个不规则形状。如果有需求,这个函数还是值得一试。

    a68997dcf606bff885b46a172fdd8fe5.png

    logo.gif

    展开全文
  • -1, 0, 1, 0]) times = np.array([0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5, 10]) # 这个就是最重要的平滑操作了,要是不使用这个操作的话,画出来的就是点和点之间的直线 ...

    前言:

    由于写论文需要测试算法的效率,所以需要使用某画图工具来将算法(分布式共识算法)的效率体现出来,本人一开始想到的是使用MATLAB,然后先不说其安装有多麻烦,仅仅是大小,我这个苏菲婆就顶不住了,然后问了问师姐,师姐:Python。嗯。

    用需要用到三个库:
    • numpy
    • matplotlib
    • scipy
    具体的作用就不介绍了,懂得都懂,但是安装只要安装后面两个就好了,matplotlib包含numpy

    安装:

    因为本人使用的是conda环境,所以在安装前先将一些东西升级

    conda update conda
    conda update anaconda
    conda update anaconda-navigator    //update最新版本的anaconda-navigator
    

    然后进入已经创建的环境,再安装matplotlib:

    conda install matplotlib
    conda install scipy
    

    安装完成后开始测试(也可以省略这个步骤,我这段代码已经没了…或者你可以直接跑下面的代码,一样的):
    在这里插入图片描述

    说明你的一切都已经就绪了,剩下的就只要按照自己的需求画出对应的图即可。

    代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.interpolate import make_interp_spline
     
    # 两个是配置代码,第一行表示,允许使用中文,第二个表示允许使用负数
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
     
    # 这三个表示就跟名字一样,标识作用
    plt.title("Four Nodes State")
    plt.xlabel("Time(sec)")
    plt.ylabel("State xi i=0,1,...4")
     
    # 这个前两参数表示横坐标的开始和结尾,第三个参数表示你要分成多少份
    x = np.linspace(0, 10, 1000)
     
     
    # 下面是节点个状态信息,一定要使用numpy自带的array,不然会出错
    node1State = np.array([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0])
    times = np.array([0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5, 10])
     
    # 这个就是最重要的平滑操作了,要是不使用这个操作的话,画出来的就是点和点之间的直线
    model0 = make_interp_spline(times, node1State)
    ys0 = model0(x)
     
    # 给每条线设定颜色,和添加label,linestyle表示你要使用曲线的样式,有多少种网上有
    plt.plot(x, ys0, color='red', label='Node 0', linestyle='-.')
     
    # legend() 函数只有在你需要使用laber 这个参数的时候才会用到
    plt.legend()
    plt.show()
    

    上述代码跑出来图如下:
    在这里插入图片描述

    问题:

    至于节点数据的问题,我这里就是使用现成的数据,因为本人是使用golang来跑算法的,但是golang画图的库真的能让人哭出来,所以就直接跑算法的时候将相关数据存取来,然后在导入到Python这边。
    其他问题,实力有限,确实爱莫能助。

    参考:

    https://www.delftstack.com/zh/howto/matplotlib/matplotlib-plot-smooth-curve/
    https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88944438
    https://blog.csdn.net/weixin_40683253/article/details/87367437
    https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html
    https://blog.csdn.net/cdqn10086/article/details/70143616

    展开全文
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