如何修正Python代码以将COP时序图转换为目标轨迹图？

你之前的代码核心问题是仍然以时间为X轴绘制两个COP分量的时序曲线，但目标轨迹图的逻辑是：把两个COP分量分别作为X、Y轴，绘制它们的二维关联轨迹（也就是样本点在COP二维空间的移动路径）。

正确代码示例 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 取前15000个样本的两个COP分量
cop_x = FC_COP[:15000, 0]  # 第一个COP分量作为X轴
cop_y = FC_COP[:15000, 1]  # 第二个COP分量作为Y轴
pred_cop_x = Pred_COP[:15000, 0]
pred_cop_y = Pred_COP[:15000, 1]

plt.figure(figsize=(8,8))  # 用正方形画布避免轨迹变形
# 绘制真实COP的轨迹
plt.plot(cop_x, cop_y, color='red', label='True COP Trajectory')
# 绘制预测COP的轨迹（保留你原有的空心样式）
plt.plot(pred_cop_x, pred_cop_y, markerfacecolor='none', color='green', label='Predicted COP Trajectory')

# 设置图表属性
plt.title('COP 2D Trajectory (Training Data)')
plt.xlabel(col_COP[0])  # 第一个COP分量的名称
plt.ylabel(col_COP[1])  # 第二个COP分量的名称
plt.axis('equal')  # 强制X/Y轴等比例，保证轨迹形状不失真
plt.legend()
plt.show()

关键修改说明 #

1. 轴逻辑替换：不再用时间序列作为X轴，而是直接用第一个COP分量作为X轴、第二个作为Y轴，这是轨迹图的核心区别
2. 等轴校正：添加plt.axis('equal')，避免画布比例导致轨迹形状扭曲
3. 对比绘图：把真实值和预测值轨迹放在同一张图中，和你原有时序图的对比逻辑保持一致

你之前的错误代码仍在绘制分量随时间的变化曲线，而非两个分量的关联轨迹，因此无法得到目标效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stack offer