Resampling-Daten

Downsampling verringert die Abtastrate oder Abtastgröße eines Signals. In diesem Lernprogramm wird das Signal heruntergesampelt, wenn der Plot durch Ziehen und Zoomen angepasst wird.

Notiz

Dieses Beispiel übt die interaktiven Fähigkeiten von Matplotlib aus und erscheint nicht in der statischen Dokumentation. Bitte führen Sie diesen Code auf Ihrem Computer aus, um die Interaktivität zu sehen.

Sie können einzelne Teile kopieren und einfügen oder das gesamte Beispiel über den Link unten auf der Seite herunterladen.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# A class that will downsample the data and recompute when zoomed.
class DataDisplayDownsampler:
    def __init__(self, xdata, ydata):
        self.origYData = ydata
        self.origXData = xdata
        self.max_points = 50
        self.delta = xdata[-1] - xdata[0]

    def downsample(self, xstart, xend):
        # get the points in the view range
        mask = (self.origXData > xstart) & (self.origXData < xend)
        # dilate the mask by one to catch the points just outside
        # of the view range to not truncate the line
        mask = np.convolve([1, 1, 1], mask, mode='same').astype(bool)
        # sort out how many points to drop
        ratio = max(np.sum(mask) // self.max_points, 1)

        # mask data
        xdata = self.origXData[mask]
        ydata = self.origYData[mask]

        # downsample data
        xdata = xdata[::ratio]
        ydata = ydata[::ratio]

        print("using {} of {} visible points".format(len(ydata), np.sum(mask)))

        return xdata, ydata

    def update(self, ax):
        # Update the line
        lims = ax.viewLim
        if abs(lims.width - self.delta) > 1e-8:
            self.delta = lims.width
            xstart, xend = lims.intervalx
            self.line.set_data(*self.downsample(xstart, xend))
            ax.figure.canvas.draw_idle()


# Create a signal
xdata = np.linspace(16, 365, (365-16)*4)
ydata = np.sin(2*np.pi*xdata/153) + np.cos(2*np.pi*xdata/127)

d = DataDisplayDownsampler(xdata, ydata)

fig, ax = plt.subplots()

# Hook up the line
d.line, = ax.plot(xdata, ydata, 'o-')
ax.set_autoscale_on(False)  # Otherwise, infinite loop

# Connect for changing the view limits
ax.callbacks.connect('xlim_changed', d.update)
ax.set_xlim(16, 365)
plt.show()