在Python中使用兩個1D陣列（2D繪圖）創建2D陣列（3D繪圖）（用於計算希爾伯特譜）

Question

我想在Python中將希爾伯特譜計算為3D圖（即2D陣列）。 希爾伯特譜是形式time x frequency -> amplitude的函數，其為每個時間和頻率對分配幅度值。

用於計算頻譜的方法將一個或多個2D信號作為輸入，每個信號具有兩個分量： time -> frequency和time -> amplitude 。 以單個信號a為例。 y1是頻率值， y2是幅度值。

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

我想將這兩個2D圖轉換成一個3D圖，例如X x Y1 -> Y2 。

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

現實生活中的價值觀將是花車。 到目前為止，我的解決方案是在y1取最大值和最小值，並以預定的精度（例如0.01）初始化網格。 在這個例子中：

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)))

然后我會這樣填寫網格：

# 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

然而，當存在多個輸入信號時，這變得復雜。 有沒有更多數學/簡潔的方法來做到這一點？ 輸出應該是2D數組，可用於進一步計算。

Answer 1

以下： 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()