데이터 리샘플링

다운샘플링은 신호의 샘플 속도 또는 샘플 크기를 낮춥니다. 이 자습서에서는 드래그 및 확대/축소를 통해 플롯을 조정할 때 신호가 다운샘플링됩니다.

메모

이 예제는 Matplotlib의 대화형 기능을 실행하며 정적 문서에는 나타나지 않습니다. 상호 작용을 보려면 컴퓨터에서 이 코드를 실행하십시오.

개별 부분을 복사하여 붙여넣거나 페이지 하단의 링크를 사용하여 전체 예제를 다운로드할 수 있습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# A class that will downsample the data and recompute when zoomed.
class DataDisplayDownsampler:
    def __init__(self, xdata, ydata):
        self.origYData = ydata
        self.origXData = xdata
        self.max_points = 50
        self.delta = xdata[-1] - xdata[0]

    def downsample(self, xstart, xend):
        # get the points in the view range
        mask = (self.origXData > xstart) & (self.origXData < xend)
        # dilate the mask by one to catch the points just outside
        # of the view range to not truncate the line
        mask = np.convolve([1, 1, 1], mask, mode='same').astype(bool)
        # sort out how many points to drop
        ratio = max(np.sum(mask) // self.max_points, 1)

        # mask data
        xdata = self.origXData[mask]
        ydata = self.origYData[mask]

        # downsample data
        xdata = xdata[::ratio]
        ydata = ydata[::ratio]

        print("using {} of {} visible points".format(len(ydata), np.sum(mask)))

        return xdata, ydata

    def update(self, ax):
        # Update the line
        lims = ax.viewLim
        if abs(lims.width - self.delta) > 1e-8:
            self.delta = lims.width
            xstart, xend = lims.intervalx
            self.line.set_data(*self.downsample(xstart, xend))
            ax.figure.canvas.draw_idle()


# Create a signal
xdata = np.linspace(16, 365, (365-16)*4)
ydata = np.sin(2*np.pi*xdata/153) + np.cos(2*np.pi*xdata/127)

d = DataDisplayDownsampler(xdata, ydata)

fig, ax = plt.subplots()

# Hook up the line
d.line, = ax.plot(xdata, ydata, 'o-')
ax.set_autoscale_on(False)  # Otherwise, infinite loop

# Connect for changing the view limits
ax.callbacks.connect('xlim_changed', d.update)
ax.set_xlim(16, 365)
plt.show()