python绘制数据点的包络曲线

原创

mob64ca12f8a724 2024-02-01 05:15:27 ©著作权

文章标签 数据 python Python 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12f8a724的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Python绘制数据点的包络曲线

1. 引言

在数据分析和可视化中，绘制数据点的包络曲线是一项常用的技术。通过包络曲线，我们可以快速识别数据的趋势和离群值。本文将介绍如何使用Python实现绘制数据点的包络曲线。

2. 整体流程

下面是绘制数据点的包络曲线的整体流程：

flowchart TD
    A[准备数据] --> B[计算包络曲线数据]
    B --> C[绘制包络曲线]

具体来说，我们需要完成以下几个步骤：

3. 准备数据

首先，我们需要准备一些数据来进行绘制。假设我们有一个包含一组数据点的列表，如下所示：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

4. 计算包络曲线数据

接下来，我们需要计算数据点的包络曲线数据。包络曲线是通过将数据点按照一定的规则进行连接而得到的曲线。一种常用的方法是使用移动窗口来计算包络曲线。

import numpy as np

def calculate_envelope(data, window_size):
    data = np.array(data)
    envelope = []
    
    for i in range(len(data) - window_size + 1):
        window = data[i:i+window_size]
        envelope.append(np.max(window))
    
    return envelope

在上述代码中，我们首先将数据转换为NumPy数组，然后使用一个移动窗口来计算每个窗口中的最大值。最后，我们将所有的最大值存储在一个列表中，并返回该列表作为包络曲线数据。

5. 绘制包络曲线

最后，我们可以使用Python的绘图库来绘制数据点和包络曲线。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_envelope(data, envelope):
    plt.plot(data, label='Data')
    plt.plot(envelope, label='Envelope')
    plt.legend()
    plt.show()

在上述代码中，我们使用plt.plot函数来绘制数据点和包络曲线，并使用plt.legend函数添加图例。最后，使用plt.show函数显示图形。

6. 完整代码示例

下面是完整的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def calculate_envelope(data, window_size):
    data = np.array(data)
    envelope = []
    
    for i in range(len(data) - window_size + 1):
        window = data[i:i+window_size]
        envelope.append(np.max(window))
    
    return envelope

def plot_envelope(data, envelope):
    plt.plot(data, label='Data')
    plt.plot(envelope, label='Envelope')
    plt.legend()
    plt.show()

window_size = 3
envelope = calculate_envelope(data, window_size)
plot_envelope(data, envelope)