Pythonを用いたwavelet変換の色を見やすくする方法について

Question

・わからないこと
Pythonを用いたwavelet変換をしているのですが、出力されるグラフの配色がわかりにくくて困っています。

上の図のようになってしまいます。
この配色をわかりやすく変える方法を知っている方がいらっしゃいましたら教えていただきたいです。

・参考にしたサイト
リンク内容

・使用しているコード

import pywt
# from swan import pycwt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import wave
#import struct
from scipy import fromstring, int16
from typing import List, Tuple
import math
def get_ticks_label_set(all_labels:List, num:int)-> Tuple[List, List]:
    length = len(all_labels)
    step = length//(num-1)
    pick_positions = np.arange(0, length, step)
    pick_labels = all_labels[::step]
    return pick_positions, pick_labels
#from pylab import *
#from scipy import signal
wavfile = 'C:\Users\hiro2\Desktop\sound\1_cut4.wav'
wr = wave.open(wavfile, "rb")
ch = wr.getnchannels()
width = wr.getsampwidth()
fr = wr.getframerate()
fn = wr.getnframes()
print("オーディオチャンネル数(モノラル: 1 ステレオ:2 ) : ", ch)
print("オーディオフレーム数 : ", fn)
print("サンプリングレート : ",fr)
print("サンプルサイズ(バイト数) : ", width)
origin = wr.readframes(fn)
wr.close()
# ステレオ前提 > monoral
y2 = np.frombuffer(origin, dtype="int16")  /32768.0
y=y2[::2]
x = np.linspace(0,fn/fr, fn, endpoint=False)
plt.plot(x, y)
plt.show()
print("y2",len(y2))
print("origin",len(origin))
print("x",len(x))
print("y",len(y))
print(type(y2[0]))
#縦軸　スケール　横軸　周波数軸（FFTした時）
time = 10 # s (秒)
# fs = 32000 # ウェーブレット変換のサンプリング周波数 
fs = 10000 # ウェーブレット変換のサンプリング周波数
dt = 1/fs # サンプリング間隔（時間） 1/dt = Hz
t = np.arange(0, time, 1/fr)
sig  = y2[:fr*time]  #fr は音声そのもののサンプリング周波数
wavelet_type = 'cmor1.5-1.0'
wav = pywt.ContinuousWavelet(wavelet_type)
# precisionによってデータ個数(len)が変わる
int_psi, x = pywt.integrate_wavelet(wav, precision=8)
#print(len(int_psi))
plt.plot(x, int_psi)
plt.show()
nq_f = fs/2.0 # ナイキスト周波数
print(dt)
print(fs)
print(nq_f)
# 解析したい周波数のリスト（ナイキスト周波数以下）
# 1 Hz ～ nq_f Hzの間を等間隔にbunkatu分割　分割は柱の数（100分割したかったらbunkatu=101）
bunkatu = 101
freqs = np.linspace(1,nq_f,bunkatu)
print(len(freqs))
# サンプリング周波数に対する比率を算出
freqs_rate = freqs / fs
# スケール：サンプリング周波数＝1:fs(1/dt)としてスケールに換算
scales = 1 / freqs_rate
# 逆順に入れ替え
scales = scales[::-1]
#print(scales)
frequencies_rate = pywt.scale2frequency(scale=scales, wavelet=wavelet_type)
#print(frequencies_rate)
# スケール：サンプリング周波数＝1:fs(1/dt)として換算
frequencies = frequencies_rate / dt
#print(frequencies)
x_positions, x_labels = get_ticks_label_set(t, num=time*2+1)
#print(x_positions)
#print(x_labels)
y_positions, y_labels = get_ticks_label_set(freqs[::-1], num=11)
#print(y_positions)
#print(y_labels)
n = 0  # 切り捨て桁数
y_labels = [math.floor(d * 10 ** n) / (10 ** n) for d in y_labels]
#print(y_labels)
n = 2  # 切り捨て桁数
x_labels = [math.floor(d * 10 ** n) / (10 ** n) for d in x_labels]
#print(x_labels)
cwtmatr, freqs_rate = pywt.cwt(sig, scales=scales, wavelet=wavelet_type)
#print(cwtmatr.shape)
plt.imshow(np.abs(cwtmatr), aspect='auto')
plt.yticks(y_positions, y_labels)
plt.xticks(x_positions, x_labels)
plt.xlabel("Time[s]")
plt.ylabel("Frequency[Hz]")
plt.show()
#print(t)

・追記
10秒の動画を解析しただけで相当重いのでノートパソコンで実行する場合はご注意ください

Comments

[jbpb0]

plt.imshow(np.abs(cwtmatr), aspect='auto')
↓ 変更
plt.imshow(np.abs(cwtmatr), aspect='auto', cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')
plt.colorbar()

で、どうでしょうか？

[hirohiro1999]

できました！
ありがとうございます！

Answer 1

plt.imshow(np.abs(cwtmatr), aspect='auto')

↓ 変更

plt.imshow(np.abs(cwtmatr), aspect='auto', cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')
plt.colorbar()