介绍：Python中的numpy.unwrap()

1. 概述

numpy.unwrap()是numpy库中的一个函数，它可以将一组相位数据从周期性的包络线中解包裹（unwrap）出来。这个函数会对输入数组进行处理，使得相位数据在周期内保持连续。

2. 语法

numpy.unwrap(phase[, discont[, axis]])

• phase：输入相位数组，可以是一维或多维数组。
• discont：可选参数，是指相位不连续的阈值，缺省值为 pi。
• axis：可选参数，指定数组的处理轴，默认为最后一个轴。

3. 示例

假设我们有一个正弦函数的相位数据，如下所示：

import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=20, endpoint=True)
y = np.sin(x)
phase = np.angle(np.exp(1j * y)).astype(np.float32)

这里使用numpy.angle()函数计算相位信息。由于相位是由exp(1j * y)这个实数部分为0，虚数部分为y的复数生成的，而复数的幅角即为相位，因此使用angle()函数计算相位。astype(np.float32)是为了后面展示图片时的需要。

相位数据的图像如下所示：

plt.plot(phase)

由图可知，相位数据在π处发生了断点，在余弦函数值从-1转变到1的位置处。我们可以使用numpy.unwrap()函数将相位数据解包裹出来，如下所示：

unwrapped_phase = np.unwrap(phase)
plt.plot(unwrapped_phase)

可以看到，解包裹后的相位数据不再有断点，而是平滑的变化。

4. 总结

numpy.unwrap()函数是一个十分有用的函数，在处理周期性数据的时候可以很好地解决由于数据周期性而导致的相位跳变问题，提供了很多便利。