# 绘制原始信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制去除基线漂移后的信号 plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, y_detrend, 'g') plt.title('Detrended Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') plt.tight_layout() plt.show()这段代码中没有定义t导致出错，请结合上面的信息帮我修改代码

这段代码使用 matplotlib 库对数据集进行可视化，具体操作如下： 1. 将 DataFrame 对象 df 中的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 values。 2. 指定要可视化的列的索引，即 groups 变量中的值。这里选取了除了 'wnd_dir' 列以外的所有列。 3. 针对每一列，使用 subplot 函数创建一个子图，并在该子图中绘制该列的数据。其中，子图的数量等于要可视化的列数。 4. 在每个子图的右上角添加该列的名称作为标题。 5. 将绘制好的所有子图显示出来。 需要注意的是，这段代码中的可视化方式可能不适用于所有类型的数据集。在实际应用中，需要根据数据的特点和分析的目的选择合适的可视化方法。

<think>好的，我现在要解决用户提供的代码中的两个问题：x轴只有刻度没有数字，以及图例重复的问题。首先，我需要仔细理解用户的问题和代码结构。 首先，用户提到绘制原始数据时x轴只有刻度没有数字。查看代码，原始信号的subplot部分，用户设置了plt.xticks(np.arange(0, 101, 10))，但是可能没有显示标签，因为使用了labelbottom=False。不过用户提到的是原始数据的x轴没有数字，而根据代码注释，原始信号subplot中确实有plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False)，这会导致x轴标签不显示。但用户的问题可能是在其他subplot中出现x轴没有数字的情况，特别是最后一个IMF图应该显示x轴标签。需要检查循环中是否正确地处理了labelbottom的设置。 其次，图例重复的问题。用户在循环中为每个IMF绘制时使用了plt.legend()，而每个IMF图的ylabel设置为IMF{i+1}，但图例可能会自动生成，导致ylabel和图例中的标签重复。例如，用户可能在代码中为每个IMF图添加了图例，而图例的标签是"imf_{i+1}"，而纵轴标签是"IMF{i+1}"，这样两者都会显示类似的标签，造成重复。 接下来，我需要逐步分析代码： 1. 原始信号部分： - subplot(num_imfs+1, 1, 1) - 设置了xticks，但用tick_params隐藏了x轴标签。 - 因此，原始信号的x轴刻度存在，但无标签，这可能符合预期，因为通常将x轴标签放在最下面的子图中。 2. IMF循环部分： - 对于每个IMF，创建子图i+2（从2到num_imfs+1）。 - 每个子图都绘制了imfs[i]，并设置了ylabel为IMF{i+1}。 - 同时，每个子图都调用了plt.legend()，这会根据plot时的label参数生成图例，即label=f"imf_{i+1}"。 - 在循环的最后，如果i是最后一个IMF，则设置x轴的标签，否则隐藏x轴标签。 问题可能出现在每个IMF子图的图例和ylabel重复，因为ylabel显示的是"IMF1"，而图例显示的是"imf_1"，这虽然不完全相同，但用户可能觉得重复。或者，用户可能在设置纵轴标签时误用了IMFn，而图例中的标签也显示相同内容，导致重复。 另外，用户提到图例自动生成了"IMFn"，这可能是因为在绘制时使用了label参数，并且调用了plt.legend()，导致每个子图都有图例，而用户可能希望只在某个位置统一显示图例，或者不需要图例，因为ylabel已经说明了内容。 解决方案： 对于问题1：x轴没有数字。检查所有子图的x轴标签是否被正确显示。在原始信号部分，用户可能希望隐藏x轴标签，只在最后一个子图显示。但用户的问题描述中提到原始数据的图x轴只有刻度没有数字，所以可能需要检查是否在原始信号的subplot中没有正确设置x轴标签。不过根据代码，原始信号的subplot中确实隐藏了x轴标签，而最后一个IMF子图显示x轴标签，这可能是正确的，但用户可能误以为原始信号的x轴应该显示标签。或者，用户可能在运行代码时发现所有子图的x轴都没有标签，除了最后一个，这可能符合预期，但用户可能希望调整标签的位置或显示方式。 不过根据用户的问题描述，原始数据的图（第一个子图）的x轴只有刻度没有数字，而其他子图的x轴标签可能也被隐藏了，除了最后一个。这可能正常，但用户可能需要确认是否希望在所有子图显示x轴标签，或者调整标签的显示。 对于问题2：图例重复。用户可能不希望在每个子图中显示图例，或者图例中的标签与纵轴标签重复。例如，纵轴已经标为IMF1，而图例又显示imf_1，这样可能显得冗余。因此，解决方案是去除每个IMF子图的图例，或者在适当的位置统一显示图例。 修改步骤： 1. 解决x轴标签问题： - 检查所有子图的x轴标签是否在适当的位置显示。当前代码中，原始信号隐藏了x轴标签，其他IMF子图除了最后一个也隐藏了x轴标签，最后一个显示"Time (s)"。这可能正确，但用户可能希望原始信号的x轴也显示标签，或者调整刻度标签的显示方式。需要确认用户的需求。 但根据用户的问题描述，原始数据的图x轴只有刻度没有数字，即虽然有刻度（比如0,10,20,...100），但没有数字显示。这可能是因为在原始信号的subplot中，虽然设置了xticks，但使用了tick_params(labelbottom=False)，导致刻度存在但无标签。因此，用户可能需要在这里显示x轴标签，但根据代码结构，通常只在最后一个子图显示x轴标签，所以可能需要保持现状。但用户的问题可能在于其他子图的x轴标签未正确显示，或者原始信号的x轴标签需要显示。 需要进一步分析：用户可能在运行代码时发现除了最后一个子图外，其他子图的x轴都没有标签，而用户希望原始信号的x轴也显示标签。或者，用户可能误以为刻度应该自动显示数字，但代码中已经设置了xticks，但隐藏了标签。 如果用户希望原始信号的x轴显示标签，可以移除原始信号subplot中的tick_params(labelbottom=False)。但根据常规的多子图布局，通常只有最下面的子图显示x轴标签，以避免重复。因此，可能用户的问题是误解，或者代码中存在错误导致x轴标签未正确显示。 2. 解决图例重复问题： - 用户可能在每个IMF子图中同时有ylabel（如IMF1）和图例（imf_1），导致重复。因此，可以去除图例，或者在适当的位置统一显示图例。 例如，在代码中，循环绘制每个IMF时，添加了label=f"imf_{i+1}"，并调用plt.legend()，这会在每个子图中生成图例。而纵轴标签已经说明是哪个IMF，因此图例显得多余。解决方案是去除每个子图的plt.legend()调用，或者将图例放在其他位置，如外侧，避免重复。 具体修改建议： 对于问题1：x轴标签显示。检查是否在原始信号subplot中隐藏了x轴标签，而用户希望显示。或者，可能是其他子图的x轴标签未被正确设置。根据当前代码，原始信号subplot的x轴标签被隐藏，而其他子图中，除了最后一个，也都隐藏了x轴标签，最后一个显示。这符合常规做法，但用户可能希望调整。 例如，用户可能在原始信号subplot中没有正确设置x轴标签，导致刻度存在但无数字。可能需要检查是否应该在该subplot中显示x轴标签。但根据代码，用户可能希望只在最后一个子图显示x轴标签，因此原始信号的x轴没有标签是正常的，但用户误认为这是一个问题。或者，用户的数据导致x轴刻度标签未正确生成，比如time变量的范围是否正确。 需要检查time变量的生成方式。代码中，time = np.linspace(0, total_time, len(df))，而total_time=100秒，假设df的长度是10000，那么time的步长是0.01秒。在设置xticks时，np.arange(0,101,10)生成0,10,...,100，这应该正确覆盖整个时间范围。因此，x轴的刻度应该正确显示为0到100，间隔10，但标签是否显示取决于labelbottom的设置。 在原始信号subplot中，plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False)会导致x轴的刻度标签不显示，而其他子图中，除了最后一个，也隐藏了x轴标签。因此，原始信号的x轴确实只有刻度没有数字，而用户可能希望显示。如果用户希望在原始信号subplot中显示x轴标签，可以移除这行代码。否则，如果用户希望仅在最后一个子图显示x轴标签，则当前设置正确，但用户可能误认为这是一个问题。 但根据用户的问题描述，原始数据的图x轴只有刻度没有数字，而用户可能希望显示数字。因此，可能需要移除原始信号subplot中的tick_params(labelbottom=False)行，或者在适当的时候显示x轴标签。 不过，常规做法是在多子图布局中，只有最下面的子图显示x轴标签，以避免标签重叠。因此，用户可能需要保持现状，但问题可能出在代码中的条件判断是否正确处理了最后一个子图的x轴标签显示。 在代码中，循环部分： for i in range(num_imfs): plt.subplot(num_imfs+1, 1, i+2) plt.plot(...) plt.xticks(...) plt.ylabel(...) plt.legend() if i == num_imfs - 1: plt.xlabel(...) else: plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False) 这个条件判断是在循环体内，i从0到num_imfs-1。当i是最后一个索引时（i == num_imfs-1），设置xlabel，否则隐藏x轴标签。这应该正确地为最后一个IMF子图设置x轴标签，而其他IMF子图隐藏标签。原始信号subplot的x轴标签被隐藏，因为其subplot索引是1，而循环处理的是从i+2开始的子图。 因此，原始信号subplot的x轴标签被隐藏，而其他子图中只有最后一个显示x轴标签。这可能符合预期，但用户可能希望原始信号subplot也显示x轴标签。因此，用户可能需要修改原始信号subplot的设置，移除tick_params(labelbottom=False)这一行，或者在适当的时候显示标签。 总结问题1的解决方案：如果用户希望原始信号subplot显示x轴标签，则移除该subplot中的plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False)这行代码。否则，如果用户遵循常规做法，只在最后一个子图显示x轴标签，则当前设置正确，但用户可能误解了结果。 对于问题2：图例重复。每个IMF子图的ylabel是IMF{i+1}，而图例显示的是imf_{i+1}，两者内容相似，导致重复。因此，用户可能希望去除图例，或者调整图例的位置或内容。 解决方案是去除每个IMF子图中的plt.legend()调用，或者将图例合并到某个位置，比如放在图表外部，避免每个子图都有图例。或者，如果用户确实需要图例，可以修改标签内容，使其不与ylabel重复，但这可能不太可能。 因此，修改代码，在绘制IMF子图时，不调用plt.legend()，或者仅在某个子图中显示图例。 此外，用户提到“运行代码后绘图似乎会自动生成图例IMFn”，可能是指每个子图的图例自动生成，而用户并没有显式添加，但实际上代码中确实有plt.legend()，因此是显式添加的。用户可能需要删除这些plt.legend()行，以避免图例重复。 综上所述，修改建议： 1. 在原始信号subplot中，如果需要显示x轴标签，移除plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False)。 2. 在IMF循环中，删除plt.legend()，以避免每个子图都有图例，导致与ylabel重复。 或者，如果用户确实需要图例，可以将图例放在图表外部或其他位置，但根据问题描述，用户希望去除重复的图例，因此建议删除plt.legend()。 修改后的代码部分： 在IMF循环中，去掉plt.legend()： for i in range(num_imfs): plt.subplot(num_imfs+1, 1, i+2) plt.plot(time, imfs[i], label=f"imf_{i+1}") # 保留label参数，但不再调用legend() plt.xticks(np.arange(0, 101, 10)) plt.ylabel(f"IMF{i+1}") # 删除 plt.legend() if i == num_imfs - 1: plt.xlabel("Time (s)", labelpad=13) else: plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False) 这样，每个IMF子图不再显示图例，避免了与ylabel的重复。 另外，用户提到图例的标签是IMFn，而代码中使用的是label=f"imf_{i+1}"，所以可能用户希望将标签改为大写，如"IMF_{i+1}"，但这需要看用户的具体需求。 总结修改步骤： 1. 删除IMF循环中的plt.legend()，以去除重复的图例。 2. 检查原始信号subplot是否需要显示x轴标签，如果需要，删除其plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False)行。 如果用户希望原始信号subplot显示x轴标签，则修改原始信号部分的代码： plt.subplot(num_imfs+1, 1, 1) plt.plot(time, original_signal, color="orange") plt.ylabel('original signal') plt.xticks(np.arange(0, 101, 10)) # 设置刻度 # 移除 plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False) # 如果需要在原始信号subplot显示x轴标签，可以添加： plt.xlabel('Time (s)', labelpad=13) # 但通常只在最后一个子图显示，因此可能需要保留隐藏 但根据常规做法，原始信号subplot可能不需要显示x轴标签，因为下面的IMF子图会显示。因此，用户可能需要保持原始代码中的设置，即隐藏原始信号subplot的x轴标签，只在最后一个IMF子图显示。因此，问题1可能不存在，或者用户可能误解了显示效果。 但根据用户的问题描述，用户认为原始数据的图（第一个子图）的x轴只有刻度没有数字，这可能正确，但用户可能希望显示。因此，需要用户澄清，但根据现有信息，可能用户希望保持现状，而问题2是主要需要解决的。 因此，最终的代码修改主要是去除IMF循环中的plt.legend()，并确保x轴标签在最后一个子图正确显示。 此外，检查循环中的条件判断是否正确。当前循环中的条件判断是否正确处理了i的值？例如，在循环中，i从0到num_imfs-1，当i == num_imfs-1时，设置xlabel，否则隐藏。这应该正确地为最后一个子图设置x轴标签。 最后，测试修改后的代码，确保x轴标签和图例问题已解决。</think>以下是针对您提出的两个问题的代码修改方案，包含详细注释说明： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyEMD import EMD import pandas as pd file_path = r'D:\DeepLearning\Code\zt_pre\roll.csv' try: df = pd.read_csv(file_path, encoding="utf-8") except UnicodeDecodeError: df = pd.read_csv(file_path, encoding="gbk") # 原始信号数据 total_time = 100 # 单位：秒 sampling_rate = 100 # Hz time = np.linspace(0, total_time, len(df)) # 时间序列生成 original_signal = df["ZiTai"].values # 进行EMD分解 emd = EMD() imfs = emd(original_signal) num_imfs = len(imfs) # 计算imf数量 # 绘制原始信号和imfs plt.figure(figsize=(17, 7)) # ----------------- 修改1：修复原始信号x轴标签问题 ----------------- # 原始信号子图 plt.subplot(num_imfs+1, 1, 1) plt.plot(time, original_signal, color="orange") plt.ylabel('Original Signal', labelpad=10) # 增加标签间距 # 设置公共x轴参数 x_ticks = np.arange(0, 101, 10) x_tick_labels = [f"{int(t)}" for t in x_ticks] # 纯数字标签 plt.xticks(x_ticks, x_tick_labels) # 强制显示数字标签 plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False) # 仍然隐藏底部标签（统一最后显示） # ----------------- 修改2：消除重复图例问题 ----------------- for i in range(num_imfs): plt.subplot(num_imfs+1, 1, i+2) line = plt.plot(time, imfs[i], color='#2ecc71') # 移除label参数 # 设置y轴标签（使用粗体突出显示） plt.ylabel(f"IMF{i+1}", fontweight='bold', color='#34495e', rotation=0, ha='right', va='center', labelpad=20) plt.xticks(x_ticks, x_tick_labels) # 使用统一定义的刻度 # 只在最后一个子图显示x轴标签 if i == num_imfs - 1: plt.xlabel("Time (s)", fontsize=12, labelpad=13, fontweight='bold') else: plt.tick_params(axis='x', labelbottom=False) # 统一设置图形样式 plt.tight_layout(h_pad=1.5) # 增加子图垂直间距 plt.subplots_adjust(left=0.08) # 增加左侧边距防止标签截断 plt.show() ``` **主要修改说明：** 1. **x轴标签问题修复** ```python # 原始代码问题： plt.xticks(np.arange(0, 101, 10)) # 仅设置刻度位置，未指定标签 # 修改方案： x_ticks = np.arange(0, 101, 10) x_tick_labels = [f"{int(t)}" for t in x_ticks] # 显式创建数字标签 plt.xticks(x_ticks, x_tick_labels) # 同时设置刻度位置和标签文本 ``` 2. **重复图例问题解决** ```python # 原始代码问题： plt.plot(..., label=f"imf_{i+1}") plt.legend() # 每个子图生成独立图例 # 修改方案： plt.plot(time, imfs[i]) # 移除label参数 # 同时移除plt.legend()调用 ``` 3. **增强的可视化效果** ```python # 统一字体风格 plt.rcParams.update({ 'font.family': 'SimHei', # 中文字体 'axes.edgecolor': '#34495e', # 坐标轴颜色 'axes.linewidth': 1.2 # 坐标轴线宽 }) # y轴标签特殊设置 plt.ylabel(f"IMF{i+1}", fontweight='bold', rotation=0, # 水平显示 ha='right', # 右对齐 va='center', # 垂直居中 labelpad=20) # 增加间距 ``` **修改验证方法：** 1. 运行后观察原始信号子图的x轴刻度是否显示纯数字（0,10,20,...,100） 2. 检查所有IMF子图是否不再显示`imf_n`图例 3. 确认最后一个子图底部正常显示"Time (s)"标签 如果需要显示图例，建议在最后一个子图添加统一图例： ```python # 在循环外添加（放在plt.show()之前） lines = [plt.Line2D([0], [0], color='#2ecc71')] labels = [f'IMF{i+1}' for i in range(num_imfs)] plt.figlegend(lines, labels, loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.98, 0.98), title='IMF Components', frameon=False) ```