相関係数を時系列データとして、棒グラフで表したい

行いたいこと

120秒の動画のある点の相関を図っています。

相関係数を時間ごとに区切って（1秒ごとに区切りたいです。動画のフレームは30なので1秒間に30個plotされます）結果を棒グラフとしての時系列データで示したいです。

以下のコードですと、相関が1つの値として出てしまいます。

どのように時間ごとに区切って、時系列の棒グラフでplotできるのでしょうか？

コード内での相関係数は　a です
tPointsは時間（s）をリストに入れています

よろしくお願いします

python
1# -*- coding: utf-8 -*-
2import cv2
3import matplotlib.pyplot as plt
4from numpy import *
5import pandas as pd
6from scipy import signal
7
8video_path = "water50_edit.mkv"
9cap = cv2.VideoCapture(video_path)
10
11count = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
12fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
13
14numS=raw_input("start frame:  ")
15numS=int(numS)
16
17numE=raw_input("end frame:  ")
18numE=int(numE)
19#numE=count
20print(numE)
21
22# 場所を決める
23#点滅の場所
24x1min=raw_input("点滅1左上のx座標:")
25y1min=raw_input("点滅1左上のy座標:")
26x1max=raw_input("点滅1右下のx座標:")
27y1max=raw_input("点滅1右下のy座標:")
28
29X1min=int(x1min)
30Y1min=int(y1min)
31X1max=int(x1max)
32Y1max=int(y1max)
33
34#x2min=raw_input("点滅2左上のx座標:")
35#y2min=raw_input("点滅2左上のy座標:")
36#x2max=raw_input("点滅2右下のx座標:")
37#y2max=raw_input("点滅2右下のy座標:")
38
39#X2min=int(x2min)
40#Y2min=int(y2min)
41#X2max=int(x2max)
42#Y2max=int(y2max)
43
44#x3min=raw_input("点滅3左上のx座標:")
45#y3min=raw_input("点滅3左上のy座標:")
46#x3max=raw_input("点滅3右下のx座標:")
47#y3max=raw_input("点滅3右下のy座標:")
48
49#X3min=int(x3min)
50#Y3min=int(y3min)
51#X3max=int(x3max)
52#Y3max=int(y3max)
53
54#ノイズの場所
55xnoisemin=raw_input("左上ノイズx座標:")
56ynoisemin=raw_input("左上ノイズy座標:")
57xnoisemax=raw_input("右下ノイズx座標:")
58ynoisemax=raw_input("右下ノイズy座標:")
59
60Xnoisemin=int(xnoisemin)
61Ynoisemin=int(ynoisemin)
62Xnoisemax=int(xnoisemax)
63Ynoisemax=int(ynoisemax)
64
65# フレーム [numS,numE] の範囲で各フレームの [ymin, ymax]x[xmin, xmax] の画素の平均を計算する。
66frame_no = arange(numS,numE)
67intensity1 = []
68intensity2=[]
69intensity3=[]
70intensitynoise=[]
71for i in frame_no:
72    # フレーム frame_no を取得する。
73    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
74    ret, frame = cap.read()
75    if not ret:
76        print('Failed to grab frame.')
77        break
78    # 平均画素値を計算する。
79    intensity1.append(frame[Y1min:Y1max+1, X1min:X1max+1].mean())
80    intensitynoise.append(frame[Ynoisemin:Ynoisemax+1, Xnoisemin:Xnoisemax+1].mean())
81    print "frame number ",i
82
83plt.plot(intensity1,intensitynoise,'o')
84tPoints=arange(len(intensity1))*(1/fps)
85print(len(tPoints))
86
87Max=max(tPoints)
88Min=min(tPoints)
89
90time=linspace(Min,Max+1,30)
91
92
93
94corr=corrcoef(intensity1,intensitynoise)
95a=corr[0,1]
96print(a)
97
98
99plt.xlabel("intensity up")
100plt.ylabel("intensity down")
101plt.title("Correlation coefficient:%s"%a)
102plt.grid(True)
103plt.show()