Python 使用Pylab创建直线的绘图，然后从直线获取光栅化数据

我试图从pylab绘图函数中获取光栅化线数据。我的代码是这样的：

fitfunc = lambda p, x: p[0] + p[1] * sin(2 * pi * x / data[head[0]].size + p[2])
errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y

data = np.genfromtxt(dataFileName, dtype=None, delimiter='\t', names=True)

xAxisSeries =linspace(0., data[head[0]].max(), data[head[0]].size)

p0 = [489., 1000., 9000.] # Initial guess for the parameters
p1, success = optimize.leastsq(errfunc, p0[:], args=(xAxisSeries, data[head[1]]))

time = linspace(xAxisSeries.min(), xAxisSeries.max(), 1000)

plotinfo = plot(time, fitfunc(p1, time), 'r-')

我想从plotinfo获取x和y线数据。使用“类型（plotinfo）”时，plotinfo是一个列表，但使用“打印plotinfo”时，它是一个列表对象

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=4
x=np.linspace(0, 10, N)
y=np.cumsum(np.random.random(N) - 0.5)
line=plt.plot(x,y)[0]
path=line._path

这些是原始（x，y）数据点：

print(path.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [ 10.           0.22516175]]

在这里，我们（线性）插值以找到附加点。您可以将参数增加到

path.interpolated

，以在原始点之间找到更多插值点

path2=path.interpolated(2)
print(path2.vertices)
# [[  0.           0.08426592]
#  [  1.66666667   0.11315422]
#  [  3.33333333   0.14204252]
#  [  5.           0.2803245 ]
#  [  6.66666667   0.41860647]
#  [  8.33333333   0.32188411]
#  [ 10.           0.22516175]]

---

（time，fitfunc（p1，time））

不是您要查找的

（x，y）

数据吗？或者你想让它在pylab图形的像素坐标中？或者别的什么？如果我理解正确，你想要插值数据？你可以从函数中得到你想要的任何点，为什么要使用插值？如果需要插值，请使用：np.interp（new_x，old_x，old_y）是否有方法获取0,1,2,3…到10的值？没关系，我只是重读了你的帖子。谢谢！如果您想要在特定点上插值，我将使用tillsten的想法：

y2=np.interp（范围（11），x，y）

。使用它，不需要matplotlib。他只需要使用fitfunc（p1，范围（11））。