Python 3.x 用Python实现度角和向量化

每次我在新数据集上运行脚本时，角度线都会移动。每次读入新数据集时，我想让两条线分别以345度（绿线）和330度（红线）成角度

我的代码有什么问题

结果应该如下所示：

第一数据集 第二数据集 剧本

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
输入数学
从scipy输入信号
对于数据中的数字：
信号_max=（数据>np.roll（数据，1））和（数据>np.roll（数据，-1））
信号_min=（数据

当在绘图上可视化角度时，有一件事需要注意，那就是绘图的纵横比。如果绘图的纵横比不相等，则显示的角度将与您期望的角度不同

可以将角度的打印整理为：

angle1=np.deg2rad（345）#绿色
角度2=np.deg2rad（330）#红色
x1，y1=np.cos（角度1），np.sin（角度1）
x2，y2=np.cos（角度2），np.sin（角度2）
plt.绘图（[xm，xm+x1]，[ym，ym+y1]，“-”，color='g'））
plt.绘图（[xm，xm+x2]，[ym，ym+y2]，'-'，color='r'）

为了确保相等的纵横比，您可以使用

plt.gca（）。设置纵横比（'equal'）

如果要更改线的长度，可以引入比例变量，如下所示：

scale=2
x1，y1=标度*np.cos（角度1），标度*np.sin（角度1）
x2，y2=标度*np.cos（角度2），标度*np.sin（角度2）

所以，如果您想让这些行到达数据的末尾，您可以设置

---

scale=data.size-xm

这是一个奇迹，谢谢你……但是这两行变得很短，并不像以前那样一直延伸到最新的数据点。我很高兴这对你有用：）请查看我的编辑，了解你如何根据自己的意愿改变线条的长度你是摇滚明星=DIf你坚持：）：！

data = np.array([10.79,10.87,10.94,10.95,11,11.5,10.89,11.45,11.94,12.17,12.45,12.09,13.65,13.5,13.25,13.18,13.28,
             13.45,13.81,13.8,14.08,14.09,14.48,14.5,14.08,14.54,14.6,15.48,16,17.049999,17.219999,16.99,
             17.23,17.200001,17.110001,18.190001,23.540001,22.25,21.15,22.09,22.85,21.4,21.41,20.780001,18.84,
             18.389999,18.09,18.280001,17.959999,21.969999,21.120001,20.25,19.879999,21.309999,21.84])

data = np.array([12.44,12.02,12.58,12.09,12,11.98,12.19,11.75,11.44,11.4,10.68,10.46,10.95,10.6,11.44,
             10.6,10.41,10.3,11.45,12.5,12.65,11.62,11.45,11.16,10.8,12.5,12.23,13.99,12.49,13.49,12.69,12.72,
             12.81,13.1,12.89,13.50,13.35])

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
from scipy import signal

for number in data:

signal_max = (data > np.roll(data,1)) & (data > np.roll(data,-1))
signal_min = (data < np.roll(data,1)) & (data < np.roll(data,-1))


xm = np.argmax(data)
ym = np.amax(data)

angle1 = 345 # green
angle2 = 330 # red

x1, y1 = xm + len(data)-xm, ym + math.tan(angle1 * math.pi/180) * len(data)-xm
x2, y2 = xm + len(data)-xm, ym + math.tan(angle2 * math.pi/180) * len(data)-xm

plt.plot( [ xm, x1 ], [ym, y1 ], '-', color='g')
plt.plot( [ xm, x2 ], [ym, y2 ], '-', color='r')
plt.plot(data)
plt.show()