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Python matplotlib.pyplot.cohere()用法及代码示例


Matplotlib是Python中的一个库,它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口,该模块提供了MATLAB-like接口。在Pyplot中可以使用各种图,例如线图,轮廓图,直方图,散点图,3D图等。

matplotlib.pyplot.cohere()函数:

matplotlib库的pyplot模块中的cohere()函数用于绘制x和y之间的相干性。相干性是归一化的交叉频谱密度。

用法: matplotlib.pyplot.cohere(x, y, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=, window=, noverlap=0, pad_to=None, sides=’default’, scale_by_freq=None, *, data=None, **kwargs)


参数:此方法接受以下描述的参数:

  • x, y:这些参数是数据序列。
  • Fs:此参数是标量。默认值为2。
  • window:此参数将数据段作为参数,并返回该段的窗口版本。其默认值为window_hanning()
  • sides:此参数指定要返回频谱的哪一侧。它可以具有以下值:‘default’,‘onesided’和‘twosided’。
  • pad_to:此参数包含填充数据段的整数值。
  • Fc:此参数还包含一个整数值,用于抵消曲线图的x范围以反映频率范围。其默认值为0
  • NFFT:此参数包含每个块中用于FFT的数据点数。
  • detrend:此参数包含应用于fft-ing之前的每个段的函数,旨在删除均值或线性趋势{‘none’,‘mean’,‘linear’}。
  • scale_by_freq:该参数允许对返回的频率值进行积分。
  • noverlap:此参数是块之间的重叠点数。
  • Fc:此参数是x的中心频率。

返回值:这将返回以下内容:

  • Cxy:这将返回相干矢量。
  • freqs:这将返回Cxy中元素的频率。

结果是(Cxy,freqs)

以下示例说明了matplotlib.axes中的matplotlib.pyplot.figure()函数:
范例1:

# Implementation of matplotlib function 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
   
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt) 
nse1 = np.random.randn(len(t)) 
nse2 = np.random.randn(len(t)) 
   
s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1 
s2 = np.cos(np.pi * t) + nse2 
   
plt.cohere(s1, s2**2, 128, 1./dt) 
plt.xlabel('time') 
plt.ylabel('coherence') 
plt.title('matplotlib.pyplot.cohere() Example\n',  
               fontsize = 14, fontweight ='bold') 
plt.show()

输出:

示例2:

# Implementation of matplotlib function 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
   
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt) 
nse1 = np.random.randn(len(t)) 
nse2 = np.random.randn(len(t)) 
r = np.exp(-t / 0.05) 
   
cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode ='same')*dt 
cnse2 = np.convolve(nse2, r, mode ='same')*dt 
   
s1 = 1.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse1 
s2 = np.cos(np.pi * t) + cnse2 + np.sin(2 * np.pi * 10 * t) 
  
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(2, 1) 
ax1.set_title('matplotlib.pyplot.cohere() Example\n',  
                    fontsize = 14, fontweight ='bold') 
  
ax1.plot(t, s1, t, s2) 
ax1.set_xlim(0, 5) 
ax1.set_xlabel('time') 
ax1.set_ylabel('s1 and s2') 
ax1.grid(True) 
   
ax2.cohere(s1, s2, 256, 1./dt) 
ax2.set_ylabel('coherence') 
plt.show()

输出:




相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原创作品 matplotlib.pyplot.cohere() in Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。