您想要使用pyts库中的GramianAngularField类，这是一个用于时间序列数据图像转换的工具。要使用这个类，首先确保您已经安装了pyts库。如果尚未安装，您可以使用以下命令来安装它：

pip install pyts

一旦安装完成，您可以通过以下方式导入GramianAngularField类：

from pyts.image import GramianAngularField

然后，您可以使用该类来执行时间序列数据到Gramian Angular Field图像的转换，以便进行后续的分析或机器学习任务。如果您需要更多关于如何使用这个类的信息，可以查阅pyts库的官方文档或相关教程。

from pyts.image import GramianAngularField
S = data[index: index + seque_len].T# 【fea_num, time_step】
gasf = GramianAngularField(image_size=num_time_steps, method='summation')
gaf_images = gasf.fit_transform(S)

举个复杂例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyts.image import GramianAngularField# 假设你的数据是一个128x60x82的三维数组
# 请替换这里的示例数据为你的实际数据
data = np.random.rand(128, 60, 82)  # 这里使用随机数据作为示例# 步骤 3: 计算GAF
def calculate_gaf(data, method='gasf'):num_samples, num_time_steps, num_features = data.shapegaf_images = np.zeros((num_samples, num_features, num_time_steps, num_time_steps))for i in range(num_samples):gasf = GramianAngularField(image_size=num_time_steps, method='summation')gaf_images[i] = gasf.fit_transform(data[i].T)return gaf_imagesgaf_images_gasf = calculate_gaf(data, method='gasf')
# gaf_images_gadf = calculate_gaf(data, method='gadf')# 步骤 4: 可视化
sample_index = 0  # 选择一个样本进行展示plt.figure(figsize=(12, 6))
# plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(gaf_images_gasf[sample_index][sample_index], cmap='viridis', origin='lower')
plt.title(f'GASF Image for Sample {sample_index}')# plt.subplot(1, 2, 2)
# plt.imshow(gaf_images_gadf[sample_index], cmap='viridis', origin='lower')
# plt.title(f'GADF Image for Sample {sample_index}')plt.tight_layout()
plt.show()