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我创建了一个频率时间频谱图，如下所示。我想编辑色标，以便从 20 秒开始显示的较高频率更加突出。我认为在色阶（蓝色）的低端有较小的增量可以实现这一点，但我不确定如何做到这一点。任何帮助都会很棒！

这是我到目前为止所拥有的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from obspy.core import read
from obspy.signal.tf_misfit import cwt
import pylab

tr = read("whole.sac")[0]
npts = tr.stats.npts
dt = tr.stats.delta
t = np.linspace(0, dt * npts, npts)
f_min = 1
f_max = 10

scalogram = cwt(tr.data, dt, 8, f_min, f_max)

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.60])
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.75, 0.75, 0.2])
ax3 = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.03, 0.6])
img = ax1.imshow(np.abs(scalogram)[-1::-1], extent=[t[0], t[-1], f_min, f_max],
          aspect='auto', interpolation="nearest")

ax1.set_xlabel("Time after %s [s]" % tr.stats.starttime)
ax1.set_ylabel("Frequency [Hz]")
ax1.set_yscale('linear')
ax2.plot(t, tr.data, 'k')
pylab.xlim([30,72])

fig.colorbar(img, cax=ax3)

plt.show()

频谱图

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1 回答 1

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您可以尝试其他颜色图或根据此配方制作您自己的颜色图。

或者您可能希望过滤数据以将所有高于给定阈值（例如 60）的值设置为阈值。这将在感兴趣的范围内使用颜色图的整个范围。您可以轻松地使用它np.clip()来执行此操作。

所以...

np.abs(scalogram)[-1::-1]

变成

np.clip(np.abs(scalogram)[-1::-1], 0, 100)

夹在 0 到 100 之间。

于 2014-03-16T16:52:41.617 回答