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可視化テクニック深掘り

SegmentTable は豊富な描画機能を提供します。特に overlay_spectra() は、複数セグメント間のスペクトルを美しく比較するために最適化されています。

import numpy as np
from gwpy.segments import Segment
from gwexpy.table import SegmentTable
from gwpy.frequencyseries import FrequencySeries

def make_fs(i):
    f = np.linspace(1, 32, 256)
    data = (1.0/(f**1.5)) * (1.0 + i*0.1)
    return FrequencySeries(data, frequencies=f)

segs = [Segment(i*100, i*100+100) for i in range(10)]
st = SegmentTable.from_segments(segs, snr=np.random.uniform(5, 20, 10))
st.add_series_column("asd", data=[make_fs(i) for i in range(10)], kind="frequencyseries")

# 1. 開始時間 (t0) でグラデーションをつけて重ね描き
plot = st.overlay_spectra("asd", color_by="t0")
plot

メタデータ列による色付け

任意の数値メタデータ（例：SNR）に基づいて、各行のラインに色をつけることができます。

plot = st.overlay_spectra("asd", color_by="snr", cmap="plasma")
plot

俯瞰レイアウト

segments() を使用して、テーブルの時間的なレイアウトを確認します。

st.segments(color="snr")