plt.imshow(coef, cmap='gray', aspect='auto')中cmap除了'gray'还有什么模式

可以使用的其他模式包括：'viridis', 'inferno', 'magma', 'plasma', 'cool', 'hot', 'bone', 'copper', 'jet', 'rainbow', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg', 'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet_r'。

相关问题

python运用小波包变换处理txt文件中的振动信号来获取二维时频图

可以使用PyWavelets库来实现小波包变换，将txt文件中的振动信号转换为时频图。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取txt文件中的振动信号
data = np.loadtxt('signal.txt')

# 小波包变换
wp = pywt.WaveletPacket(data, 'db1', mode='symmetric', maxlevel=6)
nodes = wp.get_level(6, 'freq')
coef = np.array([n.data for n in nodes])

# 绘制时频图
plt.imshow(coef, cmap='gray', aspect='auto')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码将txt文件中的振动信号进行小波包变换，并将结果绘制成二维时频图。

小波变换ST实现

小波变换ST（Short-Time Wavelet Transform）是一种将小波变换应用于信号的局部时间段的方法。下面是Python中使用PyWavelets库实现小波变换ST的示例代码：

import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成信号数据
t = np.linspace(0, 1, 200, endpoint=False)
sig = np.sin(2*np.pi*7*t) + np.cos(2*np.pi*12*t)

# 设置小波基和时间分辨率
wavelet = 'db1'
dt = t[1] - t[0]
scales = np.arange(1, 30)

# 计算小波系数
coef, freqs = pywt.cwt(sig, scales, wavelet, dt)

# 绘制小波系数图
plt.imshow(coef, cmap='coolwarm', aspect='auto')
plt.show()

其中，`pywt.cwt(sig, scales, wavelet, dt)`表示对信号`sig`进行小波变换ST，使用的小波基为`wavelet`，时间分辨率为`dt`，小波尺度在`scales`中。`coef`为变换后得到的小波系数，`freqs`为对应的频率。通过`plt.imshow(coef, cmap='coolwarm', aspect='auto')`可以将小波系数绘制成图像。