Pythonで2つの1次元配列（2Dプロット）から2D配列（3Dプロット）を作成します（ヒルベルトスペクトルの計算用）

Question

Hilbert spectrumをPythonで3Dプロット（2D配列）として計算します。ヒルベルトスペクトルは、各時間および周波数の組に振幅値を割り当てる形式time x frequency -> amplitudeの関数である。

スペクトルを計算する方法は、それぞれが2つの成分、すなわちおよびtime -> amplitudeを有する1つまたは複数の2D信号を入力として取ります。単一の信号aを例に取ってください。 y1は周波数値、y2は振幅値です。

a_x = [1,2,3] 
a_y1 = [1,2,1] 
a_y2 = [4,5,6] 

私は1つの3Dプロットにこれらの2つの2Dのプロットは、そのようなX x Y1 -> Y2それを変換したいと思います。

a(1,1) = 4 
a(2,2) = 5 
a(3,1) = 6 

実際の値は浮動小数点になります。今の私の解決策は、最大値と最小値をy1にとり、0.01などの所定の精度でグリッドを初期化することでした。この例では：

y1_max = np.amax(a_y1) 
y1_min = np.amin(a_y2) 
# Initialise 2d array of zeros 
hilbert_spectrum = np.zeros((len(a_x), len(np.linspace(y1_min, y1_max, 0.01))) 

Iは次にようなグリッドを埋めることになる：

# Fit the old y1 values into new grid 
y1_grid = np.floor((a_y1 - y1_min)/0.01).astype(np.int) 

# Fill the 2D hilbert spectrum 
hilbert_spectrum[1, y1_grid[0]] = 4 
hilbert_spectrum[2, y1_grid[1]] = 5 
hilbert_spectrum[3, y1_grid[2]] = 6 

つ以上の入力信号がある場合しかし、これは複雑になります。これを行うには数学的/簡潔な方法がありますか？出力は、さらに計算に使用できる2D配列でなければなりません。

Answer 1

次http://matplotlib.org/examples/mplot3d/trisurf3d_demo2.html

import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.tri as mtri 

a_x = [1,2,3] 
a_y1 = [1,2,1] 
a_y2 = [4,5,6] 

# Triangulate parameter space to determine the triangles 
tri = mtri.Triangulation(a_x, a_y1) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d') 

# The triangles in parameter space determine which x, y, z points are 
# connected by an edge 
ax.plot_trisurf(a_x, a_y1, a_y2, triangles=tri.triangles, cmap=plt.cm.Spectral) 

plt.show()