为754个光谱建立3D阵列

Question

我的问题是我有两个数组，一个数组包含我的数据（光谱），一个数组刚刚从1填充到128（一维数组）。我想知道如何才能从这些构建3D阵列。我尝试使用numpy.vstack，但似乎我必须在参数上精确到不同的数组。我确信这没什么复杂，但我现在有点卡住了。这个想法是建立一个像这样的数组（然后打印3D曲线）：

目标是当我向下移动波数时具有正确的光谱。在2D中，例如：

使用以下代码：

import numpy as np
import array
import matplotlib.pyplot as plt

num_lon = 128
num_lat = 128

tmpfile = "180523_WT_striatum_#1.dat"

fileobj = open(tmpfile, mode='rb')
fileobj.seek(1020)
binvalues = array.array('f')
binvalues.read(fileobj, num_lon * num_lat)

data = np.array(binvalues)
data = np.reshape(data, (num_lat, num_lon))


L = [i for i in range(len(data))]


fileobj.close()
plt.plot(L,data[0])
plt.plot(L,data[1])
plt.show()

你们有什么领先优势吗？非常感谢。

Answer 1

import numpy as np
import array
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

num_lon = 128
num_lat = 754

tmpfile = "180523_WT_striatum_#1.dat"

fileobj = open(tmpfile, mode='rb')
fileobj.seek(1020)
binvalues = array.array('f') # 'f' stands for float 4 bytes
                         # It would be 'd' for float 8 bytes size
binvalues.read(fileobj, 128 * 128 )

data = np.array(binvalues)

data = np.reshape(data, (128,128))


L = np.array([[i for i in range(128)]for j in range(754)])

fileobj.close()

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
for i in range(len(data)):
    ax.plot(L[i], data[i], i)
plt.show()