使用 Pylab 创建一条线图，然后从该线获取栅格化数据答案

【问题标题】：Using Pylab to create a plot of a line and then getting the rasterized data from the line使用 Pylab 创建一条线图，然后从该线获取栅格化数据
【发布时间】：2011-12-12 01:33:15
【问题描述】：

我正在尝试从 pylab 绘图函数中获取栅格化线数据。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，但是当我使用“print plotinfo”时，它是一个 2dlist 对象。

【问题讨论】：

(time,fitfunc(p1,time)) 不是您要查找的(x,y) 数据吗？或者你想要它在 pylab 图形的像素坐标中吗？还是别的什么？
如果我理解正确，你想要插值数据吗？
你可以从你的函数中得到你想要的每一个点，为什么要使用插值？如果你想插值使用：np.interp(new_x, old_x, old_y)

标签： python matlab numpy scipy matplotlib

【解决方案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]]

在这里，我们（线性）插值以找到额外的点。您可以将参数增加到path.interpolated 以在原始点之间找到更多的插值点。

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]]

【讨论】：

有没有办法获取 0,1,2,3...到 10 的值？没关系，我只是重新阅读了您的帖子。非常感谢！
如果你想要特定点的插值，我会使用tillsten的想法：y2=np.interp(range(11),x,y)。使用它，不需要matplotlib。
他可以使用fitfunc(p1, range(11))。