相空间重构 python github

相空间重构是一种用于数据降维和可视化的方法，可以帮助我们理解数据的内在结构和特征。Python是一种功能强大的编程语言，而GitHub是一个代码托管平台，可以让用户分享和合作开发代码。

在GitHub上，有许多关于相空间重构的Python项目，这些项目提供了许多用于相空间重构的工具和库。通过这些项目，我们可以学习如何使用Python来进行相空间重构，以及如何利用各种库来进行数据处理、可视化和分析。

相空间重构的Python项目通常包括一些主要的功能，比如数据处理和预处理、相空间重构算法的实现、以及数据可视化和分析。通过这些项目，我们可以学习如何使用Python来对数据进行处理和预处理，以及如何使用相空间重构算法来将高维数据映射到低维空间，并进行可视化和分析。

此外，GitHub上的相空间重构Python项目还提供了丰富的文档和示例代码，可以帮助我们更好地理解相空间重构的原理和方法，并且可以通过实际的代码来加深对相关知识的理解。

总之，相空间重构的Python项目在GitHub上为我们提供了丰富的资源和工具，可以帮助我们学习和应用这一方法，进而更好地理解和分析数据。

相关问题

相空间重构python代码

相空间重构是一种非线性时间序列分析方法，用于确定系统的动力学特性。下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(data, embedding_dim, time_delay):
    n = len(data)
    m = n - (embedding_dim - 1) * time_delay
    X = np.zeros((m, embedding_dim))
    for i in range(m):
        for j in range(embedding_dim):
            X[i, j] = data[i + j * time_delay]
    return X

这个函数接受一个一维数组 `data`，以及嵌入维度 `embedding_dim` 和时间延迟 `time_delay` 作为参数。它使用相空间重构方法将 `data` 转换为一个 `embedding_dim` 维的矩阵 `X`，其中每一行表示一个时间延迟的向量。

要使用这个函数，可以将实际数据传递给它，然后选择适当的嵌入维度和时间延迟。例如：

data = np.sin(np.linspace(0, 10 * np.pi, 1000))
X = phase_space_reconstruction(data, embedding_dim=3, time_delay=10)

在这个例子中，我们使用正弦函数生成了一个长度为 1000 的时间序列，然后使用嵌入维度为 3 和时间延迟为 10 的相空间重构方法将其转换为一个 991 x 3 的矩阵 `X`。

c-c相空间重构python代码

以下是一个简单的 Python 代码实现 C-C 相空间重构：

import numpy as np

def cc_reconstruction(x, y, z, r):
    # 计算距离矩阵
    d = np.sqrt((x - x[:, np.newaxis])**2 + (y - y[:, np.newaxis])**2 + (z - z[:, np.newaxis])**2)
    # 计算相空间重构矩阵
    cc_matrix = 0.75 * (1 - (d / r) ** 2)
    # 矩阵元素取绝对值
    cc_matrix[cc_matrix < 0] = 0
    # 返回相空间重构矩阵
    return cc_matrix

其中，`x`、`y`、`z` 分别是点云数据的 x、y、z 坐标，`r` 是相空间重构的半径。该函数计算距离矩阵，然后根据距离计算相空间重构矩阵，并返回该矩阵。