1

まず第一に、私は Python の初心者であり、このコードは、stackoverflow に関するユーザーからのアドバイスや提案と共に作成されたものです。コードを以下に示します。

f = open('E:\Python27\WASP DATA\Sample Data.txt',"r")
num=0
line = f.readlines()

X = []
for n, lines in enumerate(line, 0):  #6621
        # make it 109 to remove the first line "['# Column 3: Magnitude error\n']"
    if (n > 109): 
        linSplit = lines.split('    ')
        joined = ' '.join(linSplit)
            # apply the float function to every item in joined.split
            # create a new list of floats in tmp variable
        tmp = map((lambda x: float(x)), joined.split())
        X.append(tmp)

#print X[0] # print first element in the list

Period_1 = float(line[28][23:31])
Epoch_1 = float(line[27][22:31])
Period_2 = float(line[44][23:31])
Epoch_2 = float(line[43][22:31])
#Period_3 = float(line[60][23:31])
#Epoch_3 = float(line[59][22:31])
#Period_4 = float(line[76][23:31])
#Epoch_4 = float(line[75][22:31])
#Period_5 = float(line[108][23:31])
#Epoch_5 = float(line[91][22:31])

print("The time periods are:")
print Period_1
print Period_2
#print Period_3
#print Period_4
#print Period_5 

print("\nThe Epoch times are:")
print Epoch_1
print Epoch_2
#print Epoch_3
#print Epoch_4
#print Epoch_5
print('respectively.')

P = []
phase_var = float

for j in range(0,len(X),1):
    phase_var = (X[j][0] + (10*Period_1) - Epoch_1)/Period_1
    P.append(phase_var)

print P[0]

for m in range(0,len(P),1):
    P[m]=float(P[m]-int(P[m]))

#print P[0]

Mag = []

for n in range(0,len(X),1):
    temp = X[n][1]
    Mag.append(temp)

#print Mag[0]
#print X[0]

from pylab import *

#Plotting the first scatter diagram to see if data is phased correctly.

#plot(P, Mag)
scatter(P, Mag)
xlabel('Phase (Periods)')
ylabel('Magnitude')
#title('Dunno yet')
grid(True)
savefig("test.png")
show()

#Bin the data to create graph where magnitudes are averaged, and B lets us mess around with the binning resolution, and reducing effect of extraneous data points.  

B = 2050
minv = min(P)
maxv = max(P)
bincounts = []
for i in range(B+1):
    bincounts.append(0)
for d in P:
    b = int((d - minv) / (maxv - minv) * B)
    bincounts[b] += 1

# plot new scatter

scatter(bincounts, Mag)
show()

元のグラフは P と Mag の散布図です。ただし、期間ごとに複数の Mag ポイントがあります。これらすべての Y 値を取り、個々の X 値ごとに平均化できる新しい散布図を作成して、2 つのくぼみを持つよりタイトなグラフを作成したいと考えています。

データをビニングするさまざまな方法を調べてみましたが、どの方法を使用しても、ビニングされたデータを含むグラフが正しく表示されないようです。X 値は、事前にビニングされたデータ グラフのように 0 から 1 まで実行する必要があります。

これは、私が作業しているデータです。念のため、表示する必要があります。

http://pastebin.com/60E84azv

ビニングされたデータグラフを作成する方法について、誰か提案やアドバイスを提供できますか? データ ビニングに関する私の知識はごくわずかです。

お時間をいただきありがとうございます！

4

2 に答える 2

1

完全なコード: http://pastebin.com/4aBjZC7Q

ビニングを行うスニペットは次のとおりです。

x = []  # Column 1: HJD
y = []  # Column 2: Tamuz-corrected magnitude

# code to read "sample_data.txt" into lists x and y
# the full code in http://pastebin.com/4aBjZC7Q includes this part as well

import numpy as np

# these will characterize the bins
startBinValue = 5060
endBinValue = 5176
binSize = 0.1

# numpy.arange() will generate the bins of size binSize in between the limiting values
bins = np.arange(startBinValue, endBinValue, binSize)
# numpy.digitize() will "bin" the values; i.e. x_binned[i] will give the bin number of value in i-th index
x_binned = np.digitize(x, bins)
y_numpyArray = np.array(y)

# There is quite a bit of jugglery here.
# x_binned==i gives a boolean of size x_binned
# y_numpyArray[x_binned==i] returns the elements of y_numpyArray where the boolean is true
# The len() check is to make sure that mean() is not called for an empty array (which results in NAN
y_means = np.array([
    y_numpyArray[x_binned == i].mean()
    if len(y_numpyArray[x_binned == i]) > 0
    else 0
    for i in range(1, len(bins))])

# binnedData is a list of tuples; tuple elements are bin's-low-limit, bin's-high-limit, y-mean value
binnedData = [(bins[i], bins[i + 1], y_means[i]) for i in range(len(y_means))]

私はコードに重くコメントしました。ただし、numpy 関数の完全な機能を理解するには、numpy.digitize()、numpy.arange( ) を参照してください。事前にビンのサイズを知っていると仮定して、 numpy.arange()を使用してビンを作成しましたが、固定数のビン (x データの場合は 100 個のビンなど) が必要な場合は、代わりにnumpy.linspace()を使用します。

于 2013-11-16T18:58:44.537 に答える