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Raspberry Pi で、塩水内のプローブの電圧を測定して水の塩分濃度を計算するプログラムを使用しています。この関係は線形ではありませんが、対数プロットにパワー トレンド ラインをプロットすると、ほぼ直線になります。これは、2 つの値のみを使用してプローブを較正し、対数グラフにプロットしたときにそれらの間の直線を単純に補間できることを意味します。

塩分グラフ

残念ながら、既存のプログラムは標準の軸を使用して線形関係を想定していたため、対数対対数プロットで直線を補間するように変更する方法がわかりません。これは私が行ったコーディングの最初のビットであるため、私の知識はあまり良くないことに注意してください。以下の補間を含むコードの一部を含めました。

import smbus
import time

# imports for plotting

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate

# do the first plot - all values zero

nprobe=4

x=np.array([10.0, 30.0, 10.0, 30.0])
y=np.array([10.0, 10.0, 20.0, 20.0])
z=np.array([0., 0., 0., 0.])

# changing probe 1 to my handmade probe 1
fresh=np.array([0.,0.,0.,0.])
sea  =np.array([100.0,100.0,100.0,100.0])
range=np.array([100.0,100.0,100.0,100.0])
range=1.0*(sea-fresh)


# grid for plots - 20 is a bit coarse - was 100 give explicit (0,1) limits as no bcs here
###########   xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 50), np.linspace(y.min(), y.max(), 50)
xi, yi = np.linspace(0, 1, 50), np.linspace(0, 1, 50)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

rbf= scipy.interpolate.Rbf(x,y, z, function='linear')
zi= rbf(xi, yi)

plt.ion()

tank=plt.imshow(zi, vmin=0, vmax=50, origin='lower', extent=[0, 44, 0, 30])

plt.scatter(x, y, c=z)
plt.colorbar()

plt.draw()

また、プログラムの後半で:

# make r1 an array, results between 0-100 where 0 is 0% salinity and 100 is 2.5% salinity
        z=100.0*(r1-fresh)/range

        print time.strftime("%a, %d %b %Y, %H:%M:%S")
        print "measured reading at above time (r1)"
        print r1[0],r1[1],r1[2],r1[3]
        print "fresh values used for calibration"
        print fresh
        print "range between calibration values"
        print range
        print "percentage seawater (z)"
        print z

# interpolate
        rbf= scipy.interpolate.Rbf(x,y, z, function='linear')
        zi= rbf(xi, yi)
# alt interpolate
#########       zi=scipy.interpolate.griddata((x,y), z, (xi,yi), method='linear')

        print "zi"
        print zi
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1

どうですか

import numpy as np
import scipy
import scipy.interpolate

import matplotlib.pyplot as plt

def log_interp1d(x, y, kind='linear'):
    """
    Returns interpolator function
    """
    log_x = np.log10(x)
    log_y = np.log10(y)
    lin_int = scipy.interpolate.interp1d(log_x, log_y, kind=kind)
    log_int = lambda z: np.power(10.0, lin_int(np.log10(z)))
    return log_int

powerlaw = lambda x, amp, index: amp * (x**index)

num_points = 20

# original data
xx = np.linspace(1.1, 10.1, num_points)
yy = powerlaw(xx, 10.0, -2.0)

# get interpolator
interpolator = log_interp1d(xx, yy)

# interpolate at points
zz = np.linspace(1.2, 8.9, num_points-1)
# interpolated points
fz = interpolator(zz)

plt.plot(xx, yy, 'o', zz, fz, '+')
plt.show()
于 2016-07-21T01:30:36.697 に答える