私は 26 の EEG チャネルの 1 次元配列 (EEG の電圧) を持っています。また、EEG チャネルの 3 次元座標も持っています。
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])
ここで、チャネル位置 (x、y、z) に基づいて、1 次元配列 (データ) を 3 次元補間サーフェスに投影したいと思います。
私の問題は、1 次元ベクトルを点の位置と値の両方を反映する 3 次元配列に整形し、それらを補間してより解釈可能なプロットを作成する方法がわからないことです。また、それをプロットする際にいくつかの助けを借りることもできます。
私は> python 3を使用しています。プロットには主にmatplotlibを使用しています。
2D 補間は、scipy.interpolate.griddata を使用して (最終的に 2D topoplot を作成するために) 機能します。
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')
同様の 3D 補間を実行しようとすると、data.shape と座標が加算されません。
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')
ここで軸の最小/最大値を選択することも正しいことではないことは承知していますが、他に何をすべきかわかりません。
チャンネルの x、y、z 座標の 3D 散布図を作成する方法を見つけました。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
あまり正確でなくて申し訳ありませんが、私は完全に暗闇の中にいます....