使用蟒蛇可视化小波系数

Question

我需要使用小波变换的细节系数准备一个类似于下图的图。我尝试了超过2周的时间来寻找我该怎么做。此图表示小波变换在不同水平（1、2、3 和 4）下的细节系数。细节系数（cA4，cD4，cD3，cD2，cD1=系数）是一个一维数组，每个数组的大小都不同。<def wavelet(data):    waveletname = 'sym5'    coeffs = wavedec(data, 'sym5', level=5)    cA5,cD5,cD4,cD3,cD2,cD1=coeffs>

Answer 1

一种可能的方法是将每个数组绘制为一维图像，每个图像位于不同的y位置。

plt.imshow需要一个 2D 数组，因此将数组的形状重新设置为 1 作为第一维，将原始大小作为第二维，从而生成水平图像。（如果它还不是一个numpy数组，则需要通过）进行转换。通过该参数，可以设置边界 x 和 y 值。 显示每个像素之间的硬边界。 是为了防止设置固定的宽高比。np.array(ci).reshape(1, -1)extentinterpolation='nearest'aspect='auto'

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

# generate six random 1d arrays of different sizes

coeffs = [np.random.uniform(0, 1, np.random.randint(30, 100)) for i in range(6)]

# cA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1 = coeffs

for i, ci in enumerate(coeffs):

    plt.imshow(ci.reshape(1, -1), extent=[0, 1000, i + 0.5, i + 1.5], cmap='inferno', aspect='auto', interpolation='nearest')

plt.ylim(0.5, len(coeffs) + 0.5) # set the y-lim to include the six horizontal images

# optionally relabel the y-axis (the given labeling is 1,2,3,...)

plt.yticks(range(1, len(coeffs) + 1), ['cA5', 'cD5', 'cD4', 'cD3', 'cD2', 'cD1'])

plt.show()