Python: Plot Schrittfunktion für echte/falsche Signale

Question

Ich habe ein Python-Wörterbuch, das für jede Variable ein Tupel mit einem Array von Punkten in der Zeit und ein Array von Zahlen (1/0) enthält, die die booleschen Werte repräsentieren, an denen die Variable hält zu einem bestimmten Zeitpunkt. Zum Beispiel:

dictionary["a"] = ([0,1,3], [1,1,0]) 

bedeutet, dass die variable "a" sowohl auf Zeitpunkt wahr ist, 0 und 1 zum Zeitpunkt 2 "a" einen beliebigen Wert hält und an einem Punkt in 3 Zeit ist es falsch.

Ich möchte ein Grundstück erzeugen matplotlib.pyplot verwenden, die irgendwie wie folgt aussehen: Ich habe bereits versucht, so etwas wie:

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.figure(1) 
graphcount = 1 
for x in dictionary: 
    plt.subplot(len(dictionary), 1, graphcount) 
    plt.step(dictionary[x][0], dictionary[x][1]) 
    plt.xlabel("time") 
    plt.ylabel(x) 
    graphcount += 1 
plt.show() 

aber es hat mir nicht die richtigen Ergebnisse. Wenn beispielsweise dictionary["a"] = ([2], [1]) überhaupt keine Zeile angezeigt wird. Kann mir bitte jemand zeigen, wie das geht? Vielen Dank!

Answer 1

Entsprechend Ihrer Beschreibung sollte die Linie am ersten Punkt beginnen und am letzten Punkt enden. Wenn der erste und der letzte Punkt identisch sind, wird Ihre Linie nur aus einem Punkt bestehen. Um eine Linie mit nur einem Punkt zu sehen, müssen Sie einen sichtbaren Marker verwenden.

In Bezug auf die Lage der Sprünge, die docstring sagt:

wo: [ ‚pre‘ | 'Post' | 'Mitte']

Wenn 'vor' (der Standardwert), hat das Intervall von x [i] zu x [i + 1] die Ebene y [i + 1].

Bei 'post' hat dieses Intervall die Ebene y [i].

Wenn 'Mitte', treten die Sprünge in y auf halbem Weg zwischen den x-Werten auf.

Also ich denke, Sie wollen 'mid'.

dictionary = {} 
dictionary['a'] = ([0,1,3], [1,1,0]) 
dictionary['b'] = ([2], [1]) 

plt.figure(1) 
graphcount = 1 
for x in dictionary: 
    plt.subplot(len(dictionary), 1, graphcount) 
    plt.step(dictionary[x][0], dictionary[x][1], 'o-', where='mid') 
    plt.xlabel("time") 
    plt.ylabel(x) 
    graphcount += 1 
plt.show()