Librosa 是一个 Python 包，用于分析音频和音乐文件。此包还有助于创建音乐检索信息系统。在本文中，我们将了解如何将 Librosa 声谱图保存为特定大小的图像。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建图形和一组子图。初始化三个不同的变量 hl、hi、wi，用于存储声谱图中的每个时间样本、图像的高度和宽度。加载演示曲目。创建一个窗口，即音频时间序列的列表。使用 melspectrogram() 和窗口计算梅尔标度声谱图…… 阅读更多

要使用 matplotlib 的 imshow() 方法绘制具有非线性 Y 轴的图像，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。向当前图形添加子图。设置非线性 Y 轴刻度。使用 numpy 创建随机数据点。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ax = plt.subplot(111) ax.yaxis.set_ticks([0, 2, 4, 8]) data = np.random.randn(5, 5) plt.imshow(data, cmap='copper') plt.show() 输出 阅读更多

要创建一个 matplotlib 颜色图，它对一个值进行特殊处理，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取颜色图实例，名称为“rainbow”。使用 set_under('red') 方法设置低范围外值的颜色。使用 numpy 创建随机数据和 eps。创建图形和一组子图。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。为 ScalarMappable 实例 im 创建一个颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cmap ... 阅读更多

要显示在 Matplotlib 中已关闭的图形，我们可以创建一个新的画布管理器并将之前的图形存储到新的画布图形中。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新图形或激活现有图形。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。关闭已绘制绘图的当前图形。现在，将之前的图形存储在新画布图形中。设置包含图形的画布。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as ... 阅读更多

要将 Python 绘图中的 Y 轴设置为弧度，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。向图形添加一个轴 ax，作为子图排列的一部分。获取 Y 轴刻度和刻度标签的列表。使用 set_yticks() 和 set_yticklabels() 方法设置刻度和刻度标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(-10.0, ... 阅读更多

要针对 Pandas/Matplotlib 绘制直方图，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 Pandas 数据框制作潜在的异构表格数据。使用数据框制作直方图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],    'b': [1, 1, 2, 1, 3],    'c': [2, 2, 2, 1, 3],    'd': [2, 1, 2, 1, 3], }) df.hist() plt.show() 输出

要在 Seaborn 中绘制叠加在蜂群图之上的箱线图，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个 Pandas 数据框，即二维、大小可变的、潜在异构的表格数据。初始化绘图器 swarmplot。要绘制箱线图，请使用 boxplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.arange(10), "Box2": np.arange(10)}) ax = sns.swarmplot(x="Box1", y="Box2", data=data, zorder=0) sns.boxplot(x="Box1", y="Box2", data=data, showcaps=False, ... 阅读更多

要设置 matplotlib 中误差条的显示范围子图，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建图形和一组子图。使用附加误差条绘制 y 相对于 x 的线和/或标记。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(0.1, 4, 0.5) y = np.exp(-x) fig, ax = plt.subplots() ax.errorbar(x, y, xerr=0.2, yerr=0.4) plt.show() 输出 阅读更多

要调整 Python matplotlib 中箱线图中方框的宽度，我们可以在 boxplot() 方法中使用 width。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作 Pandas 数据框，即二维、大小可变的、潜在异构的表格数据。使用带有 width 元组的 boxplot() 方法制作箱线图，以调整箱线图中的方框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) ax = plt.boxplot(data, widths=(0.25, 0.5)) plt.show() 输出 阅读更多

要使用 pylab/pyplot 绘制爱心，我们可以按照以下步骤操作 - 步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x、y1 和 y2 数据点。使用 fill_between() 方法填充 (x, y1) 和 (x, y2) 之间的区域。使用 text() 方法在 (0, -1.0) 点放置文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-2, 2, 1000) y1 = np.sqrt(1 - (abs(x) - 1) ** 2) y2 = -3 * np.sqrt(1 - ... 阅读更多