如何在 matplotlib 中使嘈杂的信号看起来平滑？答案

【问题标题】：How to make a noisey signal look smooth in matplotlib?如何在 matplotlib 中使嘈杂的信号看起来平滑？
【发布时间】：2019-11-04 21:44:30
【问题描述】：

所以，我有这个锯齿状信号，我想知道 matplotlib 中是否有一些参数可以使其绘图更平滑。我见过 TensorBoard 有一个滑块来控制锯齿状随机曲线图的平滑度。

PS：我想要一些简单的代码技巧，而不是花哨的信号处理技术。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib smoothing

【解决方案1】：

您可以像这样使用 pandas 轻松过滤数据：

    import numpy as np

    elements = 100
    noise = np.random.normal(0,10,elements)
    signal = []
    for i in range(elements):
        signal.append(i+noise[i])

    import pandas as pd

    #if you run jupyter-notebook
    %matplotlib inline
    #load data into pandas
    series = pd.Series(signal)
    series.plot()

    #you can filter with rolling mean / median, etc in a window of 5 like:
    filtered_mean = series.rolling(5).mean()
    filtered_mean.plot()

    filtered_median = series.rolling(5).median()
    filtered_median.plot()

注意：如果您开始使用 pandas series/dataframes，pandas 可以直接使用 matplotlib 进行绘图。这可以让您的生活更轻松。

【讨论】：

【解决方案2】：

我只知道 python 的线性趋势（使用 seaborn regplot 函数）。

对于更复杂的东西，您将进行一点信号处理。例如，您可以这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

degree = 10
# Let's say you need a trend line for the points (x,y)
z = np.polyfit(x, y, degree)
p = np.poly1d(z)

plt.plot(x,y,'b')
plt.plot(x,p(x),'r')

plt.show()

【讨论】：