Построение RMS от np.vector

Question

У меня есть массив, который мне нужен, чтобы нарезать его во многих других массивах, вычислить среднеквадратичное значение из нарезанного массива, и они отобразят результат среднеквадратичного значения на графике. Я написал код ниже, где я мог бы распечатать все среднеквадратичные значения из массива, хотя я не могу "сохранить" эти результаты для построения графика. Может кто-нибудь мне помочь?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Number of samplepoints
N = 10000
# sample spacing
T = 1.0 / 800.0
t = np.linspace(0.0, N*T, N)
y1 = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*t)

plt.figure(1)
plt.plot(t,y1)
plt.show()

i = 0

while (i < len(y1)):
    i1 = i
    i2 = i1+1000
    x = y1[i:i2]
    rms = np.sqrt(np.mean(x**2))
    i = i2
    print (rms)

else:
    print("finish")

Answer 1

Конечно, вы можете создать список l и добавьте каждое значение RMS с помощью l.append(rms), Но у вас уже есть хороший массив numpy, так почему бы не использовать его:

#reshape y1 as 10 columns with 1000 rows 
arr = y1.reshape(10, 1000).T
#square each value, calculate mean for each column (axis 0), then calculate the sqrt for each result
rms = np.sqrt(np.mean(np.square(arr), axis = 0))
print(rms)

Образец вывода:

[0.70707275 0.70707187 0.70707121 0.70707076 0.70707054 0.70707054
 0.70707076 0.70707121 0.70707187 0.70707275]

это то, что вы также рассчитали в своем цикле. И это теперь вы можете добавить в свою фигуру, если переместите функцию построения в конец вашего скрипта.