Python——plot可视化数据,作业8(python programming)

subject1k和subject1v的形状相同

  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. import scipy.io as sio
  3. raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat')
  4. raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat')
  5. k = raw_K['Subject1K']
  6. v = raw_V['Subject1V']
  7.  
  8. ls_col=['r','g','b','orange']
  9. import matplotlib.pyplot as plt
  10. import numpy as np
  11.  
  12. # 画K
  13. figk = plt.figure()
  14. for i in range(9):
  15. # 第一维数大小为9
  16. ax = figk.add_subplot(3,3,i+1)
  17. for j in range(4):
  18. # 针对一页中的四列分别画一条曲线
  19. ax.plot(k[i,:,j],ls_col[j])
  20. figk.show()
  21.  
  22. # 画V
  23. figv = plt.figure()
  24. for i in range(9):
  25. ax = figv.add_subplot(3,3,i+1)
  26. for j in range(4):
  27. ax.plot(v[i,:,j],ls_col[j])
  28. figv.show()
  29.  
  30. #以3条曲线展示'Subject1K.mat'中内容的均值和标准差
  31. fig_mean_k=plt.figure()
  32. for i in range(4):
  33. ax = fig_mean_k.add_subplot(2,2,i+1)
  34. #kk是一个101*9的矩阵
  35. kk=k[:,:,i].T
  36. #求均值
  37. ls_m = np.mean(kk,axis=1)
  38. #标准差
  39. ls_std = np.std(kk,axis=1)
  40. ax.plot(ls_m,ls_col[i])
  41. ax.plot(ls_m+ls_std,ls_col[i],linestyle='--')
  42. ax.plot(ls_m-ls_std,ls_col[i],linestyle='--')
  43. fig_mean_k.show()

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