Построение RMS из np.vector
У меня есть массив, который мне нужно нарезать на множество других массивов, вычислить среднеквадратичное значение из нарезанного массива, и они отобразят результат среднеквадратичного значения на графике. Я написал приведенный ниже код, в котором я мог распечатать все среднеквадратичные значения из массива, хотя я не могу «сохранить» эти результаты для их построения. Может кто-нибудь мне помочь?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Number of samplepoints
N = 10000
# sample spacing
T = 1.0 / 800.0
t = np.linspace(0.0, N*T, N)
y1 = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*t)
plt.figure(1)
plt.plot(t,y1)
plt.show()
i = 0
while (i < len(y1)):
i1 = i
i2 = i1+1000
x = y1[i:i2]
rms = np.sqrt(np.mean(x**2))
i = i2
print (rms)
else:
print("finish")
Ответы 1
Конечно, вы можете создать список l и добавить каждое среднеквадратичное значение с помощью l.append(rms). Но у вас уже есть хороший массив numpy, так почему бы не использовать его:
#reshape y1 as 10 columns with 1000 rows
arr = y1.reshape(10, 1000).T
#square each value, calculate mean for each column (axis 0), then calculate the sqrt for each result
rms = np.sqrt(np.mean(np.square(arr), axis = 0))
print(rms)
Пример вывода:
[0.70707275 0.70707187 0.70707121 0.70707076 0.70707054 0.70707054
0.70707076 0.70707121 0.70707187 0.70707275]
это то, что вы также рассчитали в своем цикле. И это теперь вы можете дополнительно нанести на фигуру, если переместите функцию построения графика в конец вашего скрипта.