【转】Python——plot可视化数据,作业8
Python——plot可视化数据,作业8(python programming)
subject1k和subject1v的形状相同
- # -*- coding: utf-8 -*-
- import scipy.io as sio
- raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat')
- raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat')
- k = raw_K['Subject1K']
- v = raw_V['Subject1V']
- ls_col=['r','g','b','orange']
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
- # 画K
- figk = plt.figure()
- for i in range(9):
- # 第一维数大小为9
- ax = figk.add_subplot(3,3,i+1)
- for j in range(4):
- # 针对一页中的四列分别画一条曲线
- ax.plot(k[i,:,j],ls_col[j])
- figk.show()
- # 画V
- figv = plt.figure()
- for i in range(9):
- ax = figv.add_subplot(3,3,i+1)
- for j in range(4):
- ax.plot(v[i,:,j],ls_col[j])
- figv.show()
- #以3条曲线展示'Subject1K.mat'中内容的均值和标准差
- fig_mean_k=plt.figure()
- for i in range(4):
- ax = fig_mean_k.add_subplot(2,2,i+1)
- #kk是一个101*9的矩阵
- kk=k[:,:,i].T
- #求均值
- ls_m = np.mean(kk,axis=1)
- #标准差
- ls_std = np.std(kk,axis=1)
- ax.plot(ls_m,ls_col[i])
- ax.plot(ls_m+ls_std,ls_col[i],linestyle='--')
- ax.plot(ls_m-ls_std,ls_col[i],linestyle='--')
- fig_mean_k.show()
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