c-c相空间重构python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于将 C-C 相空间数据进行重构：

import numpy as np

# 定义原始数据
cc_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 定义重构后的数据形状
new_shape = (3, 3, 3)

# 计算每个维度的采样间隔
step_x = (cc_data[:, 0].max() - cc_data[:, 0].min()) / new_shape[0]
step_y = (cc_data[:, 1].max() - cc_data[:, 1].min()) / new_shape[1]
step_z = (cc_data[:, 2].max() - cc_data[:, 2].min()) / new_shape[2]

# 创建新数组并进行采样
reconstructed_data = np.zeros(new_shape)
for x, y, z in cc_data:
    i = int((x - cc_data[:, 0].min()) / step_x)
    j = int((y - cc_data[:, 1].min()) / step_y)
    k = int((z - cc_data[:, 2].min()) / step_z)
    reconstructed_data[i, j, k] = 1

print(reconstructed_data)

这个示例代码通过计算每个维度的采样间隔，然后根据每个 C-C 数据点的位置计算其在新数组中的索引，并将其设置为 1 。最后，将新数组打印出来以检查结果。