基于车辆轨迹数据生成车辆轨迹时空图代码

以下是一个简单的示例代码，用于基于车辆轨迹数据生成车辆轨迹时空图：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

def generate_trajectory_map(trajectory_data):
    # 从轨迹数据中提取位置和时间信息
    x = [point['x'] for point in trajectory_data]
    y = [point['y'] for point in trajectory_data]
    t = [point['timestamp'] for point in trajectory_data]

    # 创建3D图形对象
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    # 绘制轨迹
    ax.plot(x, y, t)

    # 设置坐标轴标签
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Time')

    # 显示图形
    plt.show()

# 示例轨迹数据
trajectory_data = [
    {'x': 0, 'y': 0, 'timestamp': 0},
    {'x': 1, 'y': 1, 'timestamp': 1},
    {'x': 2, 'y': 2, 'timestamp': 2},
    {'x': 3, 'y': 3, 'timestamp': 3},
]

# 生成轨迹时空图
generate_trajectory_map(trajectory_data)

这段代码使用了matplotlib库来绘制3D图形，并根据轨迹数据中的位置和时间信息生成了车辆轨迹的时空图。你可以根据实际的轨迹数据格式进行适当的修改和调整。