python读取txt文件转化为折线图后怎么实现滤波器？

Posted 2023-04-09

参考技术A 需要安装matplotlib库，可以用如下命令安装：

pip install matplotlib
1
txt文本数据如下所示（示例中的每一行内部用空格分开）：

100 0.6692215
200 0.57682794
300 0.45037615
400 0.42214713
500 0.45073098
600 0.4728373
700 0.48083866
800 0.3751492
900 0.4249844
1000 0.36427215
1100 0.36209464
1200 0.40490758
1300 0.3774191
1400 0.34719718
1500 0.3648946
1600 0.261855
1700 0.4321903
1800 0.35071397
1900 0.279996
2000 0.30030474
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
适用于Python3的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

input_txt = 'demo.txt'
x = []
y = []

f = open(input_txt)

for line in f:
line = line.strip('\n')
line = line.split(' ')

x.append(float(line[0]))
y.append(float(line[1]))

f.close

plt.plot(x, y, marker='o', label='lost plot')
plt.xticks(x[0:len(x):2], x[0:len(x):2], rotation=45)
plt.margins(0)
plt.xlabel("train step")
plt.ylabel("lost")
plt.title("matplotlip plot")
plt.tick_params(axis="both")

plt.show()

在plotly python中为折线图的不同部分添加文本

【中文标题】在plotly python中为折线图的不同部分添加文本

【英文标题】：Add text for different part of line chart plot in plotly python

【发布时间】：2021-10-02 23:11:21

【问题描述】：

我使用 plotly (python) 绘制了一个图形，如下所示。

现在我的目标是以相同颜色显示所有点，但为该图中的每个彩色部分添加不同的文本。例如，对于蓝色部分，我想添加文本 AAA 和红色部分 BBB。如何在情节中做到这一点？

【参考方案1】：

我有模拟数据，其特征将生成与您展示的图表相似的图表 有三种添加标签的方法

图例中的痕迹标签 作为带有mode="text" 的附加散点图 作为图中的注释

所有这三个都在下面演示。它确实假设您具有 pandas

的工作知识

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame("AAA":np.concatenate([np.random.uniform(1,5,20), np.full(20,np.nan)]), 
              "BBB":np.concatenate([np.full(20,np.nan), np.random.uniform(1,5,20), ]))

# create two traces, where traces are in legend to label AAA & BBB
fig = px.scatter(df, x=df.index, y=["AAA","BBB"]).update_traces(mode="lines+markers")

# additionally create text trace, that are last AAA & BBB
lastAAA = df.loc[~df["AAA"].isna()].iloc[-1]
lastBBB = df.loc[~df["BBB"].isna()].iloc[-1]
fig.add_trace(go.Scatter(x=[lastAAA.name], y=[lastAAA["AAA"]], text="AAA", mode="text", showlegend=False))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[lastBBB.name], y=[lastBBB["BBB"]], text="BBB", mode="text", showlegend=False))

# additionally add annotations
fig.add_annotation(x=lastAAA.name, y=lastAAA["AAA"], text="AAA")
fig.add_annotation(x=lastBBB.name, y=lastBBB["BBB"], text="BBB")