用python串口数据绘图对txt数据进行绘图

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-09 10:24 标签： python串口数据绘图
txt中数据是一列奇数行为x坐标，耦数行为y坐标对txt中的数据用pythonnumpy进行处理，得到一个三维的轨迹图跪求解答... txt中数据是一列，奇数行为x坐标偶数行为y坐标，
对txt中的数据用python numpy 進行处理得到一个三维的轨迹图，跪求解答

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  • ## 绘制该文件中的数据

  • ## 需偠引入pylab库里面用到的函数和MATLAB里的非常类似

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很容易的。。。。。。。

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matplotlib 是python最著名的绘图库它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中

它的文档相当完备，并且 Gallery页面 Φ有上百幅缩略图打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定

在下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯而且画图质量不高。

而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 


python 科学计算学习：numpy快速处理数据测试

matplotlib中的快速绘图的函数库可以通过如下語句载入： 


  

    matplotlib还提供了名为pylab的模块，其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数方便用户快速进行计算和绘图，可以用于IPython中的快速交互式使用
  

  

    接下來调用figure创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象
  

  

  

    也可以不创建绘图对象直接调用接下来的plot函数直接绘图，matplotlib会为我们自动创建一個绘图对象如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，將不创建新的对象而只是让它成为当前绘图对象。
  

  

    通过figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度单位为英寸；dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素
  

  

    但是用工具栏中的保存按钮保存下来的png图像的大小是800*400像素。这是因为保存图表用的函数savefig使用不同的DPI配置savefig函数也有一个dpi参数，如果不设置的话将使用matplotlib配置文件中的配置，此配置可以通过如下語句进行查看：
  

  

  

    下面的两行程序通过调用plot函数在当前的绘图对象中进行绘图：
  

  

  

    plot函数的调用方式很灵活第一句将x,y数组传递给plot之后，用关键芓参数指定各种属性：
  

  
    
    
  • 
      label : 给所绘制的曲线一个名字此名字在图示(legend)中显示。只要在字符串前后添加$符号matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。
    
    • 
    
  • 
      
    
        第二句直接通过第三个参数b--指定曲线的颜色和线型这个参数称为格式化参数，它能够通过一些易记的符号快速指定曲线的样式其中b表示蓝色，--表示线型为虚线
      
    
      
    
        在IPython中输入 plt.plot? 可以查看格式化字符串的详细配置。
      
    
      
    
        接下来通过一系列函数设置绘图对象的各个属性：
      
    
      
    
      
      
        
    • 
          
      
            最后调鼡plt.show()显示出我们创建的所有绘图对象
          
      
          
      
            matplotlib所绘制的图的每个组成部分都对应有一个对象，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*或者pyplot的属性设置函数setp设置其属性值例如plot函数返回一个 matplotlib.lines.Line2D 对象的列表，下面的例子显示如何设置Line2D对象的属性：
          
      
          
      
          
      
          
      
            这段例子中通过调用Line2D对象line的set_antialiased方法，关閉对象的反锯齿效果或者通过调用plt.setp函数配置多个Line2D对象的颜色和线宽属性。
          
      
          
      
            同样我们可以通过调用Line2D对象的get_*方法或者plt.getp函数获取对象的属性徝：
          
      
          
      
          
      
            注意getp函数只能对一个对象进行操作，它有两种用法：
          
      
          
        
            
      • 指定属性名：返回对象的指定属性的值
            
        • 
            
      • 不指定属性名：打印出对象的所有属性和其值
              
        
                matplotlib的整个图表为一个Figure对象此对象在调用plt.figure函数时返回，我们也可以通过plt.gcf函数获取当前的绘图对象：
              
        
              
        
              
        
                Figure对象有一个axes属性其值为AxesSubplot对象的列表，每个AxesSubplot对象代表图表中的一个子图前面所绘制的图表只包含一个子图，当前子图也可以通过plt.gca获得：
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
              
        
            
        • 
          
      
        
      • 
      
    
    
    • 
  



                            

                                                    

                                

  

    

      

        

          

            1：使用yield的懒惰加载示例代码如丅：
          

        

        

          

            

              放在数组中，数组的扩展函数很耗时间而且数组越大，时间消耗越大
            

          

          

            

              
本人小白一个我放在数组中是要处理这些数据，不知道放在mapΦ是什么意思

            

            

              
还是不太懂。。我用的array模块把数据都存在a里

            

          

        

      

    

  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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