我有一个用于 26 个 EEG 通道的 1d 阵列(EEG 电压),我也有 EEG 通道的 3d 坐标。
x = np.array([ 84.06, 83.74, 41.69, 51.87, 57.01, 51.84,
41.16, 21.02, 24.63, 21.16, -16.52, -13.25, -11.28,
-12.8 , -16.65, -48.48, -48.77, -48.35, -75.17, -80.11,
-82.23, -80.13, -75.17, -114.52, -117.79, -114.68])
y = np.array([-26.81, 29.41, -66.99, -48.05, 0.9 , 50.38,
68.71, -58.83, 0.57, 60.29, -83.36, -65.57, 0.23, 66.5 ,
-65.51, -0.42, 65.03, -71.46, -55.07, -0.87, 53.51, 71.1 ,
-28.98, -1.41, 26.89])
z = np.array([-10.56, -10.04, -15.96, 39.87, 66.36, 41.33, -15.31,
54.82, 87.63, 55.58, -12.65, 64.98, 99.81, 65.11, -11.79,
68.57, 98.37, 68.57, -3.7 , 59.44, 82.43, 59.4 , -3.69,
9.67, 15.84, 9.45])
data = [ 884007.64101968, 997175.31684776, 853520.29922077,
1146032.72839618, 1280654.00515894, 1136783.42927035,
781802.02852187, 1165581.44354253, 1474539.74412991,
1074018.46853295, 578909.21492644, 1067652.55432892,
1508963.49572301, 1012764.69535714, 533385.60827991,
1058268.82537597, 1392128.01175867, 1043996.55697014,
675548.3896822 , 1022400.8910867 , 1360502.28709052,
1108773.44991746, 780841.92929488, 986799.48807626,
947189.96382125, 994734.32179115])
现在我想根据通道位置(x、y 和 z)将 1d 数组(数据)投影到 3d 插值表面上。
我的问题是我不知道如何将 1d 向量塑造成反映点的位置和值的 3d 数组,然后对它们进行插值以制作更易解释的图。此外,我还可以在绘制它时使用一些帮助。
我正在使用 > python 3,用于绘图我主要使用 matplotlib。
使用 scipy.interpolate.griddata 进行 2d 插值(最终制作 2d 拓扑图)。
N=300
xy_center = [np.min(x)+((np.max(x)-np.min(x))/2),np.min(y)+((np.max(y)-
np.min(y))/2)] # center of the plot
radius = ((np.max(x)-np.min(x))/2) # radius
z = data
xi = numpy.linspace(np.min(x), np.max(x), N)
yi = numpy.linspace(np.min(y), np.max(y), N)
zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi[None,:], yi[:,None]),
method='cubic')
尝试对 data.shape 和坐标进行类似的 3d 插值不会累加。
d = data
xi = numpy.linspace(np.min(x), np.max(x), N)
yi = numpy.linspace(np.min(y), np.max(y), N)
zi = numpy.linspace(np.min(z), np.max(z), N)
int = scipy.interpolate.griddata((x, y, z), z, (xi[None,:],
yi[:,None],zi[:, None]), method='cubic')
我知道在这里选择轴上的最小值/最大值也不是正确的做法,但我不确定还能做什么。
我确实想出了如何制作通道的 x、y、z 坐标的 3d 散点图。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
我很抱歉不是很精确,但我完全处于黑暗之中......