看到同事用matlab分析數據,畫折線圖,很直觀的把咱們的試車數據(轉速、車速、電壓、電流)表如今圖上,很輕易的就定位到了故障點。還用一樣的方法分析了六軸傳感器的加速度和角速度,解決了四元數算法、零飄問題。感受畫圖分析數據頗有用,這技能須要掌握才行。python
網上找了一下,發現可用matlab、R語言、python畫圖。最終選了python,緣由嘛,被「人生苦短我用python」,洗腦了很久。算法
由於c用得比較多,感受python用得好懵,沒有代碼塊{},居然是用縮進來表示做用域。。。數組
(1)Csv數據spa
數據格式以下圖,老大用樹莓派收集的,爲啥有個*號,我也不知道。3d
(2)遇到的坑code
一、np.loadtxt,dtype=str導入的數據是numpy_str格式,用np.str_("0x1028d0d4")建立的字符串才能匹配。blog
二、建立數組作用域
三、用切片把數據第五、6位提取出來。字符串
(3)代碼it
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates # np.set_printoptions(threshold=np.inf) # 去掉print省略的內容 # 導入數據 time,id,info=np.loadtxt('20190711.csv',dtype=str,delimiter=',',usecols=(0,1,2),unpack=True) vmcId = np.str_("0x1028d0d4") # i爲匹配ID的幀數量 i = 0 count = 0 while (count < np.size(time)): if id[count] == vmcId: i = i + 1 count = count + 1 # 建立數組 print(i) engineTime = np.zeros(i) engineSpeed = np.zeros(i, dtype = np.int) vehicleSpeed = np.zeros(i, dtype = np.int) # 將數據保存至數組 i = 0 count = 0 while (count < np.size(time)): if id[count] == vmcId: engineTime[i] = float(time[count]) engineSpeed[i] = int(info[count][11:13]+info[count][9:11],16) vehicleSpeed[i] = engineSpeed[i]/7.42/60*1.96*3.6 i = i + 1 count = count + 1 plt.figure(1) # 第一個圖形 plt.subplot(2,1,1) # 第一個圖形的第一個子圖。當作2行1列,當前爲第1行 plt.plot(engineTime,engineSpeed,linewidth=0.5) plt.subplot(2,1,2) # 第一個圖形的第二個子圖 plt.plot(engineTime,vehicleSpeed,linewidth=0.5) plt.figure(2) # 第一個圖形 # 默認subplot(1,1,1) plt.plot(engineTime,engineSpeed,'g-',linewidth=0.5) plt.show()
(4)效果圖
兩個折線圖都在同一個figure。
單獨的figure