以前の回答についてお詫びします。Matplotlibを使用したPythonスクリプトは、エンコードされたパルスの単純な3Dプロットを作成します。

`` python
npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
mpl_toolkits.mplot3dからaxes3dをインポートします

＃ランダムデータを作成します
num_points = 100
波長= np.random.rand（num_points）
Times = np.random.rand（num_points）
強度= np.random.rand（num_points）

＃3D散布図を作成します
fig = plt.figure（）
ax = fig.add_subplot（111、projection = '3d'）

ax.scatter（波長、時間、強度、c =強度、cmap = 'viridis'、marker = 'o'）

ax.set_xlabel（ '波長'）
ax.set_ylabel（ 'time'）
ax.set_zlabel（ '強度'）

plt.show（）
`` `

このコードは、エンコードされたパルスの波長、時間、および強度値を表すランダムデータポイントを生成します。次に、Matplotlibライブラリを使用して3D散布図を作成します。num_points変数を調整して、異なる数のデータポイントを生成するか、ランダムデータを独自のデータに置き換えることができます。
Apologies for the earlier response. Here's a Python script using Matplotlib to create a simple 3D plot of the encoded pulses:

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Create random data
num_points = 100
wavelengths = np.random.rand(num_points)
times = np.random.rand(num_points)
intensities = np.random.rand(num_points)

# Create a 3D scatter plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(wavelengths, times, intensities, c=intensities, cmap='viridis', marker='o')

ax.set_xlabel('Wavelength')
ax.set_ylabel('Time')
ax.set_zlabel('Intensity')

plt.show()
```

This code generates random data points to represent the wavelength, time, and intensity values of the encoded pulses. It then creates a 3D scatter plot using the Matplotlib library. You can adjust the num_points variable to generate a different number of data points, or replace the random data with your own data.