t1,t2,t3,t4的时间数据序列转换成黑白图像

将时间序列数据 `t1`, `t2`, `t3`, `t4` 转换为黑白图像，通常是指将这些数值数据可视化成灰度图像，以便直观地展现随时间的变化趋势。这一步骤通常涉及以下几个步骤：

1. **确定范围**：首先，你需要确定数据的最大值和最小值，这将是生成图像的灰度值范围。例如，如果数据都在0到1之间，你可以使用这个范围。

2. **映射函数**：然后，你需要定义一个映射函数，将时间序列数据映射到灰度值。一种常见的做法是线性映射，即数据越靠近最大值，对应的灰度值越高；反之则越低。另一种可能是指数衰减，让数据变化更平滑。

3. **创建矩阵**：将每个时间点的数据作为行，逐列填充到一个新的二维数组（图像）中。如果数据长度不足形成完整的矩阵，则可以选择填充或截断。

4. **二值化**：如果你想要得到黑白图像，可以在灰度值上设置阈值，大于阈值的部分表示白色，小于等于阈值的部分表示黑色。

举个简单的例子，假设我们有四个数据点 `t1 = 0.6`, `t2 = 0.8`, `t3 = 0.3`, `t4 = 0.9`，我们可以这样操作：

import numpy as np

# 假设最小值是0，最大值是1
min_value = 0
max_value = 1

# 定义映射函数
def map_to_gray(value):
    return int((value - min_value) / (max_value - min_value) * 255)

# 创建图像
data = [map_to_gray(t) for t in [t1, t2, t3, t4]]
image = np.array(data).reshape(len(data), 1)

# 可视化为黑白图像，这里假设使用matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()