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मैं एक स्पेक्ट्रोग्राम को उसी तरह कैसे प्लॉट करूं जैसे कि पाइलैब का स्पेकग्राम () करता है? (मैटप्लोटलिब)

एक स्पेक्ट्रोग्राम को उसी तरह से प्लॉट करने के लिए जिस तरह से पाइलैब का स्पेकग्राम () करता है, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • बनाएं t, s1, s2, nse, x, NEFT और Fs डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं।
  • एक नया आंकड़ा बनाएं या सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें nrows=2 . के साथ विधि ।
  • प्लॉट टी और x साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि।
  • वर्तमान लाइन शैली में ग्रिड बिछाएं।
  • एक्स-अक्ष मार्जिन सेट करें।
  • specgram() . का उपयोग करके एक स्पेक्ट्रोग्राम प्लॉट करें विधि।
  • बिंदीदार रेखा शैली और कुछ अन्य गुणों के साथ वर्तमान लाइन शैली में एक ग्रिड तैयार करें।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

dt = 0.0005
t = np.arange(0.0, 20.0, dt)
s1 = np.sin(2 * np.pi * 100 * t)
s2 = 2 * np.sin(2 * np.pi * 400 * t)
s2[t <= 10] = s2[12 <= t] = 0
nse = 0.01 * np.random.random(size=len(t))
x = s1 + s2 + nse
NFFT = 1024
Fs = int(1.0 / dt)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2)
ax1.plot(t, x)
ax1.grid(axis="x", ls="dotted", lw=2, color="red")
ax1.margins(x=0)

Pxx, freqs, bins, im = ax2.specgram(x, NFFT=NFFT, Fs=Fs, noverlap=900)
ax2.grid(axis="x", ls="dotted", lw=2, color="red")

plt.show()

आउटपुट

मैं एक स्पेक्ट्रोग्राम को उसी तरह कैसे प्लॉट करूं जैसे कि पाइलैब का स्पेकग्राम () करता है? (मैटप्लोटलिब)


  1. Matplotlib आकृति के मार्जिन को कैसे सेट करें?

    matplotlib आकृति के मार्जिन को सेट करने के लिए, हम margins() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं टी और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। प्लॉट टी और वाई डेटा पॉइंट प्लॉट

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    Matplotlib में लॉग प्लॉट की छोटी टिक को अक्षम करने के लिए, हम minorticks_off() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में सबप्लॉट जोड़ें। x और y डेटा बिंदुओं को co

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