تحليل البيانات الطيفية باستخدام Python وMatplotlib: حل مشكلة AttributeError

في البداية، يتعين عليك أن تعلم أن الرسالة التي تظهر “AttributeError: ‘Figure’ object has no attribute ‘plot'” تشير إلى وجود خطأ في الكود المتعلق بالرسم البياني باستخدام مكتبة Matplotlib في Python. يبدو أن هناك خطأ في الطريقة التي تقوم بها في رسم البيانات. دعونا نقم بتحليل الكود وتقديم توجيهات لتصحيح هذا الخطأ.

أولاً وقبل كل شيء، يبدو أن هناك خطأ في تعريف الشكل (figure) واستخدامه للرسم. يجب عليك استخدام plt.figure() بدلاً من fig = plt.figure() للحصول على كائن الشكل الصحيح. سيكون التعديل كالتالي:

pythonCopy code
fig = plt.figure()      
ax2 = fig.add_subplot(111)
ax2.plot(freq, spec, color='black')

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تعديل طريقة الرسم الخاصة بك لتحسين تمثيل البيانات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام semilogy بدلاً من plot لتحسين تمثيل البيانات على محور السيمي لوغاريتمي:

pythonCopy code
ax2.semilogy(freq, spec, color='black')

وفيما يلي الكود الكامل مع التعديلات المقترحة:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
import numpy as np
from mtspec import mtspec
from mtspec.util import _load_mtdata

data = np.loadtxt('262_V01_C00_R000_TEx_BL_4096H.dat')

spec, freq, jackknife, f_statistics, degrees_of_f = mtspec(data=data, delta=4930.0, time_bandwidth=4, number_of_tapers=5, nfft=4194304, statistics=True)

fig = plt.figure()
ax2 = fig.add_subplot(111)
ax2.semilogy(freq, spec, color='black')
ax2.fill_between(freq, jackknife[:, 0], jackknife[:, 1], color="red", alpha=0.3)
ax2.set_xlim(freq[0], freq[-1])
ax2.set_ylim(0.1E1, 1E5)
ax2.set_xlabel("Frequency $")
ax2.set_ylabel("Power Spectral Density $)")
plt.tight_layout()
plt.show()

يجب أن تقوم هذه التعديلات بتصحيح الخطأ الذي واجهته، وتعزيز تمثيل البيانات الخاصة بك.

لزيادة الفهم حول الكود الذي قدمته وتحسين فهم العمليات التي يقوم بها، سنقوم بتوضيح بعض المفاهيم والتفاصيل الإضافية.

أولاً، الكود يقوم بتحليل بيانات الإشارة ورسم الطيف الطاقوي باستخدام مكتبة mtspec في Python. تحمل البيانات من ملف ‘262_V01_C00_R000_TEx_BL_4096H.dat’ باستخدام numpy ومن ثم يتم استخدامها كمدخل لدالة mtspec لحساب الطيف الطاقوي.

تم استخدام plt.style.use("ggplot") لتعيين نمط الرسم البياني ليكون متناسقًا مع نمط ggplot المعروف.

المتغيرات المحسوبة هي:

• spec: الطيف الطاقوي للإشارة.
• freq: متغير يحتوي على الترددات المستخدمة في حساب الطيف.
• jackknife: تقديرات الخطأ باستخدام تقنية الـ Jackknife.
• f_statistics: إحصائيات الطيف.
• degrees_of_f: درجات حرية الطيف.

أما بالنسبة للخطأ الذي واجهته، فقد تم التصدي له بواسطة تعديل الطريقة التي يتم فيها إنشاء كائن الشكل (fig) وإضافة محور (ax2). وكما تم توجيهك لاستخدام semilogy بدلاً من plot لتحسين تمثيل البيانات على محور السيمي لوغاريتمي.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام تعليمات الرسم لتحسين تصميم الرسم البياني، مثل تعيين عناصر المحور وتسميتها بشكل صحيح وضبط حدود المحور لتحسين قراءة الرسم البياني.

في الختام، يمكنك دائمًا استكشاف المزيد من إمكانيات مكتبة Matplotlib وتعلم المزيد عن تحليل البيانات الطيفية وتقنيات معالجة الإشارات لتحسين فهمك وتحسين أدائك في هذا المجال.