PyQtGraph - 去除散点图中的所有斑点

在使用PyQtGraph绘制散点图时，有时会出现散点图中出现一些斑点（即噪点）的情况，这些斑点会影响散点图的美观度和可读性。本文将介绍如何使用PyQtGraph去除散点图中的所有斑点。

原理

散点图中出现斑点的原因是因为数据中存在一些异常值或噪点，这些异常值会造成散点图中出现一些孤立的点。而解决这个问题的方法是通过对数据进行平滑处理，去除其中的异常值或噪点，使得散点图中的点更加密集和均匀。

实现方法

PyQtGraph提供了一些平滑处理的方法，可以帮助我们去除散点图中的斑点。下面我们将介绍两种常用的平滑方法：移动平均和中值滤波。

移动平均

移动平均是一种常用的平滑方法，它通过对数据进行滑动窗口的求平均值来进行平滑处理。具体实现方法如下：

# 创建一个长度为window的移动平均滤波器
def createMovingAvgFilter(window):
    return np.ones(window)/window

# 对数据data进行移动平均滤波处理
def movingAvgFilter(data, window):
    filter = createMovingAvgFilter(window)
    return np.convolve(data, filter, 'same')

在上面的代码中，我们首先定义了一个createMovingAvgFilter函数，用于创建一个长度为window的移动平均滤波器。该滤波器是一个长度为window的一维数组，每个元素的值都为1/window。

接着，我们定义了一个movingAvgFilter函数，用于对数据data进行移动平均滤波处理。该函数首先调用createMovingAvgFilter函数创建一个滤波器，然后使用NumPy中的convolve函数对数据data进行卷积处理，得到平滑后的数据。

中值滤波

中值滤波是另一种常用的平滑方法，它通过对数据进行求中位数的操作来进行平滑处理。具体实现方法如下：

# 对数据data进行中值滤波处理
def medianFilter(data, window):
    return signal.medfilt(data, window)

在上面的代码中，我们使用了SciPy库中的medfilt函数实现了中值滤波。该函数的第一个参数是要处理的数据，第二个参数是窗口大小。

示例

下面我们将使用一个示例来演示如何使用PyQtGraph去除散点图中的斑点。我们首先生成一组随机数据，然后通过移动平均和中值滤波两种方法来对数据进行平滑处理，并分别绘制出平滑后的散点图。

import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from scipy import signal

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10*np.pi, 500)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))

# 创建绘图窗口和散点图
win = pg.GraphicsWindow()
plot = win.addPlot()
scatter = pg.ScatterPlotItem(x=x, y=y, brush='b')

# 绘制原始散点图
plot.addItem(scatter)

# 使用移动平均平滑数据
y_avg = movingAvgFilter(y, 20)
scatter_avg = pg.ScatterPlotItem(x=x, y=y_avg, brush='r')
plot.addItem(scatter_avg)

# 使用中值滤波平滑数据
y_med = medianFilter(y, 5)
scatter_med = pg.ScatterPlotItem(x=x, y=y_med, brush='g')
plot.addItem(scatter_med)

# 设置绘图参数
plot.setXRange(0, 10*np.pi)
plot.setYRange(-2, 2)
plot.setLabel('left', 'y')
plot.setLabel('bottom', 'x')

# 显示绘图窗口
win.show()

运行上面的代码，即可得到一个带有斑点的散点图。

接着，我们使用移动平均和中值滤波两种方法分别对数据进行平滑处理，并绘制出平滑后的散点图。可以发现，经过平滑处理后，散点图中的斑点已经消失了。

结论

通过上面的介绍和示例，我们可以看到，PyQtGraph提供了一些平滑处理的方法，可以帮助我们去除散点图中的斑点。常用的平滑方法包括移动平均和中值滤波，具体方法可以根据实际需求进行选择。通过平滑处理，我们可以让散点图更加美观和易读，提高数据可视化的效果。