Python：バックグラウンドとして色分けした値を使って信号をプロットするにはどうすればよいですか？

Question

私はPythonとmatplotlibのでは初心者です、大規模な検索が便利な何かをもたらすので、ここで行きませんでした：

私は、デバイスからdata（秒あたり256個のサンプル）後天います。 以下のコードは、データセットを再作成（およびプロット）します。

# Import modules 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# Set variable 
Fs = 256 
# Create list with random measurements 
np.random.seed(1) 
data = [np.random.uniform(-20000, 20000) for i in range(10*Fs)] 
#plt.plot(data, color = "black", linewidth = 0.3); plt.show() 

data

ために、私は毎秒、すなわち、256個のデータポイントの複数の値を計算しました。 1秒ごとにこれらの数字のセットが特徴です。 以下のコードは、これらの番号のうちの3つのデータセットを作成します（sig_val）。

# Create lists with random sig_values with length of 1/Fs of measurements 
sig_vals1 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 
sig_vals2 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 
sig_vals3 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 

目標は、元datadataでオーバーレイの間隔約

1. ヒートマップのような色分けされた情報を示すオーバーレイグラフ、
2. を有することです。

にはどうすればdataの背景としてsig_valsの色分けされた値の素敵なプロットを得るのですか？

Answer 1

このような何かはあなたが後にしているものである可能性があります。両方のデータセットが同じ範囲の10秒間に分散されていることを前提としています。カラーコードへのシグナルは、3×10マトリックスで結合され、pcolormeshを使用してプロットすることができます。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# Set variable 
Fs = 256 
# Create list with random measurements 
np.random.seed(1) 
data = np.random.uniform(-20000, 20000, size=10*Fs) 
t = np.linspace(0,10,len(data)) 

sig_vals1 = np.random.uniform(0, 1, size=int(len(data)/Fs)) 
sig_vals2 = np.random.uniform(0, 1, size=int(len(data)/Fs)) 
sig_vals3 = np.random.uniform(0, 1, size=int(len(data)/Fs)) 
sig = np.c_[sig_vals1,sig_vals2,sig_vals3].T 

T, s = np.meshgrid(np.linspace(0,10,int(len(data)/Fs)+1),np.arange(4)) 


plt.pcolormesh(T,s,sig) 
plt.yticks(np.arange(.5,3,1), ["Signal{}".format(i+1) for i in range(3)]) 

ax2 = plt.gca().twinx() 
ax2.plot(t, data, color = "w", linewidth = 0.3, alpha=0.6) 
ax2.margins(0) 

plt.show() 

Answer 2

あなたの問題はスケール問題です...スペクトログラムをプロットすると、x軸は0〜8秒の範囲にあり、y軸はFs/2 = 128の範囲にあり、データが[ 20000：20000]、x軸は2560 ...というように、同じグラフにプロットするためにデータをスケールする必要があります。

あなたのような何かを行うことができます。重ねをプロットする方法をここで

# Import modules 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# Set variable 
Fs = 256 
# Create list with random measurements 
np.random.seed(1) 
data = [np.random.uniform(-20000, 20000) for i in range(10*Fs)] 
#plt.plot(data, color = "black", linewidth = 0.3); plt.show() 
# Create lists with random sig_values with length of 1/Fs of measurements 
sig_vals1 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 
sig_vals2 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 
sig_vals3 = [np.random.uniform(0, 1) for i in range(int(len(data)/Fs))] 

：

plt.specgram(data, Fs=Fs) #plot spectrogram 
t=[float(i)/Fs for i in range(10*Fs)] #create time vector 
data2=[((float(i)/40000)+0.5)*Fs/2 for i in data] # scale data between [0:128] to overlay spectrogram 
plt.plot(t, data2, color = "black", lw=0.3) # plot scaled data 
plt.show() 

しかし、多分それはサブプロットを作成し、元のデータを維持する方が良いでしょう：

ax1 = plt.subplot(211) 
plt.specgram(data, Fs=Fs) 
plt.specgram(data, Fs=Fs) 
plt.subplot(212) 
plt.plot(t, data, color = "black", lw=0.3) 
plt.show() 

編集： 使用imshow()：

tot=[sig_vals1, sig_vals2,sig_vals3] 
t=[float(i)/Fs for i in range(10*Fs)] 
data2=[((float(i)/40000)+0.5)*2 for i in data] 
plt.plot(t, data2, color = "black", lw=0.3) 
plt.imshow(tot) 
plt.show()