使用 Pylab 创建线条图，然后从线条中获取栅格化数据

Question

我正在尝试从 pylab 绘图函数获取光栅化线数据。我的代码是这样的：

fitfunc = lambda p, x: p[0] + p[1] * sin(2 * pi * x / data[head[0]].size + p[2])
errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y

data = np.genfromtxt(dataFileName, dtype=None, delimiter='\t', names=True)

xAxisSeries =linspace(0., data[head[0]].max(), data[head[0]].size)

p0 = [489., 1000., 9000.] # Initial guess for the parameters
p1, success = optimize.leastsq(errfunc, p0[:], args=(xAxisSeries, data[head[1]]))

time = linspace(xAxisSeries.min(), xAxisSeries.max(), 1000)

plotinfo = plot(time, fitfunc(p1, time), 'r-')

我想从plotinfo获取x和y线数据。当我使用“type(plotinfo)”时，plotinfo是一个列表，但当使用“printplotinfo”时，它是一个2dlist对象。

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=4
x=np.linspace(0, 10, N)
y=np.cumsum(np.random.random(N) - 0.5)
line=plt.plot(x,y)[0]
path=line._path

这些是原始 (x,y) 数据点：

print(path.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [ 10.           0.22516175]]

这里我们（线性）插值以查找其他点。您可以增加 path.interpolated 的参数来查找原始点之间的更多插值点。

path2=path.interpolated(2)
print(path2.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  1.66666667   0.11315422]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  5.           0.2803245 ]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [  8.33333333   0.32188411]
#  [ 10.           0.22516175]]