1つのプロットにグラフを複数重ねて表示したい

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
現在、信号処理（FFT）のプログラムを作成しています。
グラフの出力において、n個（n=1,2,3,...）重ねて表示したいと思っているのですが、エラーメッセージが発生し、実行することが出来ません。

例えば、図1↑のように5つに別々に表示されるのですが、

図2↑のように表示したいです。

どなたかご教授して頂けると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-64580a3bfb93> in <module>
     56 
     57         plt.figure(figsize=(6,4))
---> 58         plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[n][:int(N/2)+1],color=color_list[j])
     59         plt.title(str(n)+"回目")
     60         plt.xlabel("frequency[Hz]",fontsize=14)

IndexError: invalid index to scalar variable.

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt

file_name = input("Please input filename:")

Sampling_frequency = int(input("Please input Sampling_frequency: "))

Number_of_iterations = int(input("Please input Number_of_iterations:"))

color_list=["black","gray","lightcoral","brown","darkred","red","tomato","sienna","sandybrown","darkorange","tan","gold","darkkhaki"
            ,"yellowgreen","olivedrab","darkturquoise","lightblue"
            ,"steelblue","cornflowerblue","navy","blue","indigo","darkviolet","purple","magenta","crimson","lightpink"]

colorlist=len(color_list)

#for j in range(0,colorlist):
for n in range(1,Number_of_iterations+1):
    for j in range(0,Number_of_iterations+1):
        #データの読み込み
        data=pd.read_csv(os.path.join(r"Z:/private/",file_name),header=None,usecols=list(range(1,n+1)),names=[f"{n}回目" for n in range(1,n+1)])
    
        #2次元配列から1次元配列に変更
        data2=data[str(n)+"回目"].values
        
        #データ数
        N=len(data)
        
        #サンプリング周波数
        fs=Sampling_frequency

        #窓関数
        window=np.hamming(N)

        #窓関数の補正値
        acf=(1/(sum(window)/N))
        
        #時間軸のデータ作成
        t=np.arange(0,N*(1/fs),1/fs)

        #周波数軸のデータ作成
        fq=np.linspace(0,fs,N) #周波数軸　linspace(開始,終了,分割数)
    
        #窓関数後の信号
        data_w=window*data2
        
        #読み込んだデータをフーリエ変換
        data_w_FFT=np.fft.fft(data_w)
        
        #FFTの複素数結果を絶対値に変換
        data_w_FFT_abs=abs(data_w_FFT)
        
        #窓補正
        Data=(data_w_FFT_abs)*acf

        plt.figure(figsize=(6,4))
        plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[n][:int(N/2)+1],color=color_list[j])
        plt.title(str(n)+"回目")
        plt.xlabel("frequency[Hz]",fontsize=14)
        plt.ylabel("signal intensity",fontsize=14)
        plt.xlim(0,2000)
        plt.show()

#読み込んだデータの次元確認
print("読み込んだデータの配列次元:\n"+str(data.ndim))

print("配列次元変更後:\n"+str(data2.ndim))

print("サンプリング周波数:\n"+str(fs))

print("サンプル数:\n"+str(N))

print("窓関数適用後のスペクトル補正値:\n"+str(acf))

print(Data)

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Answer 1

        plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[n][:int(N/2)+1],color=color_list[j])

は、

        plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[:int(N/2)+1],color=color_list[j])

の書き間違いではありませんか。

検証はしていませんが、以下のような感じで書けるはずです。
日本語のフォントの指定が必要ですので適当に入れてください。

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt

file_name = input("Please input filename:")

Sampling_frequency = int(input("Please input Sampling_frequency: "))
Number_of_iterations = int(input("Please input Number_of_iterations:"))
color_list=["black","gray","lightcoral","brown","darkred","red","tomato","sienna","sandybrown","darkorange","tan","gold","darkkhaki"
            ,"yellowgreen","olivedrab","darkturquoise","lightblue"
            ,"steelblue","cornflowerblue","navy","blue","indigo","darkviolet","purple","magenta","crimson","lightpink"]
data=pd.read_csv(os.path.join(r"Z:/private/",file_name),header=None,usecols=list(range(1,n+1)),names=[f"{n}回目" for n in range(1,n+1)])

#データ数
N=len(data)
#サンプリング周波数
fs=Sampling_frequency
#窓関数
window=np.hamming(N)
#窓関数の補正値
acf=(1/(sum(window)/N))
#時間軸のデータ作成
t=np.arange(0,N*(1/fs),1/fs)
#周波数軸のデータ作成
fq=np.linspace(0,fs,N) #周波数軸　linspace(開始,終了,分割数)

fig = plt.figure(figsize=(6,4))

#for j in range(0,colorlist):
for n in range(1,Number_of_iterations+1):
#    for j in range(0,Number_of_iterations+1):
    #2次元配列から1次元配列に変更
    data2=data[str(n)+"回目"].values
    #窓関数後の信号
    data_w=window*data2
    #読み込んだデータをフーリエ変換
    data_w_FFT=np.fft.fft(data_w)
    #FFTの複素数結果を絶対値に変換
    data_w_FFT_abs=abs(data_w_FFT)
    #窓補正
    Data=(data_w_FFT_abs)*acf
    plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[:int(N/2)+1],color=color_list[n],label=str(n)+"回目")

plt.xlabel("frequency[Hz]",fontsize=14)
plt.ylabel("signal intensity",fontsize=14)
#plt.xlim(0,2000)
plt.xlim(0,2)

ax = fig.add_subplot(111)
ax.legend()
plt.show()

Comments

[keisokukunn]

回答ありがとうございます。
plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[:int(N/2)+1],color=color_list[j])
上記のプログラムで行いますと、【試したこと】の画像のように、重ねて表示されず、各回数での色の違ったグラフが表示されてしまいます。
実現したいこと（図2）のように表示するにはどのようにしたらよいか、ご教授して頂けると幸いです。

[ppaul]

回答に追加しました。
元データが分からないのでちゃんとした検証はしていません。

[keisokukunn]

回答ありがとうございます！
実行してみようと思います。