要从频谱中恢复数组，可以使用Astropy库中的Spectrum1D类。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits
from astropy.modeling import models, fitting
from astropy.nddata import StdDevUncertainty
from astropy import units as u
from astropy.modeling.blackbody import blackbody_lambda

# 生成一个示例黑体辐射频谱
wavelengths = np.linspace(1, 100, 1000) * u.um
temperature = 5000 * u.Kelvin
flux = blackbody_lambda(wavelengths, temperature)

# 创建一个Spectrum1D对象
spectrum = Spectrum1D(flux=flux, spectral_axis=wavelengths)

# 可以将频谱绘制出来进行可视化
plt.plot(spectrum.spectral_axis, spectrum.flux)
plt.xlabel('Wavelength')
plt.ylabel('Flux')
plt.show()

# 从频谱中恢复数组
recovered_array = np.array(spectrum.flux)
print(recovered_array)

在这个示例中，首先使用Astropy的blackbody_lambda函数生成一个示例的黑体辐射频谱。然后，使用Spectrum1D类创建一个Spectrum1D对象，其中flux参数传入频谱数据，spectral_axis参数传入频谱的波长轴数据。接下来，可以使用plot函数将频谱绘制出来进行可视化。最后，使用np.array将频谱数据恢复为一个数组，并打印出来。

注意，上述示例中的代码仅仅是一个示例，你可以根据自己的实际需求进行相应的修改和调整。