如何将数字 0 到 150 乘以相同的值？答案

【问题标题】：How to multiply the numbers 0 to 150 by the same value?如何将数字 0 到 150 乘以相同的值？
【发布时间】：2020-06-10 10:48:20
【问题描述】：

我的 Python 练习有问题。

这是我的代码的一部分：

import numpy as np
import scipy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
import math as m
import loaddataa as ld

dataListStride = ld.loadData("../Data/Fabienne")
indexStrideData = 0 
strideData = dataListStride[indexStrideData]

def horizontal(yAngle, yAcceleration, xAcceleration):
    a = (m.cos(yAngle)*yAcceleration)-(m.sin(yAngle)*xAcceleration)
    return a

resultsHorizontal = list()

for i in range (len(strideData)):
    strideData_yAngle = strideData.to_numpy()[i, 2]
    strideData_xAcceleration = strideData.to_numpy()[i, 4]
    strideData_yAcceleration= strideData.to_numpy()[i, 5]
    resultsHorizontal.append(horizontal(strideData_yAngle, strideData_yAcceleration, strideData_xAcceleration))

print("The Values are: " +str(resultsHorizontal))

plt.plot(resultsHorizontal)

print(len(resultsHorizontal))

还有loaddataa.py的代码：

import os
import pandas as pd

def loadData(relativPath):
    files = os.listdir(relativPath)
    path = os.path.abspath(relativPath)
    datas = list()
    for file in files:
        absPath = path + "/" + file
        print(absPath)
        data = pd.read_csv(absPath)
        datas.append(data)
    return datas

通过def horizontal 的计算，我最终得到了很多值。有了print(len(resultsHorizontal))，我知道有多少价值。在此示例中或在此处读取 CSV，我得到 150 个值。情节如下所示： enter image description here

如您所见，x 轴由 0 到 150 的值组成，因为 CSV 列表中有 150 个计算值。我想计算 x 轴上的每个值乘以 0.01。因此计算如下所示： 0 * 0.01= 0, 1*0.01=0.01, 2*0.01=0.02, .... , 20*0.01=0.2 ,.... ,149*0.01=1.49, 150* 0.01=1.5。 = 之后的值应该在 x 轴上。还有一个问题。它应该独立于 150，因为它可能会发生多于或少于 150 个值。这取决于导入的 CSV 文件。我希望很清楚我的问题是什么。谢谢你帮助我。

【问题讨论】：

标签： python list numpy matplotlib

【解决方案1】：

听起来您想缩放 x 轴值。您的绘图代码没有明确指定 x 轴。 plt.plot(resultsHorizontal)

你可以这样做

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

scale_factor = 0.01
x_values = np.arange(len(resultsHorizontal)) * scale_factor
plt.plot(x_values, resultsHorizontal)

如果您想阻止 matplotlib 自动重新缩放 x 轴以适应您的压缩信号：

plt.xlim([0, len(resultsHorizontal)])

否则 matplotlib 将调整 x 轴以适应数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你的列表是一个 numpy 数组，那么你可以将它乘以 0.01 来得到结果，但是如果你出于某种原因想将它保留为 python 列表，那么一个简单的列表推导很容易解决这个问题。

new_ret = [0.01 * value for value in resultsHorizontal]

【讨论】：