如何使用numpy创建伪spect图

我有一个大约50000点的数据系列。假设频率约为60Hz，但不完全规则，持续约15分钟。我想做一个像这样的可视化

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所以我想把数据分成几片，然后在每一片上做一个直方图，然后用一些彩色地图将直方图可视化。所以如果我想要10秒的垃圾箱，我需要计算大约90个不同的直方图。如果是1秒的话，它将是900个直方图。有没有办法有效地做到这一点？我在想每个切片的numpy.where和numpy.histogram，但我想知道这是否会很慢。有更好的方法吗？

你已经看过matplotlib了吗。它可以进行spectrograms：如果数据采样不均匀，通常使用

scipy.interpolate.interp1d（）对其重新采样。

trickI是否确实看到matplotlib进行了采样。我计划制作自己的D3 viz，而不是使用matplib，因为我想要的是一系列交互，而不仅仅是静态图像。有一种mpld3声称可以从matplotlib转换到D3，我还不太明白它是如何工作的，我可以试试。