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先说一些背景:

我想绘制各种歌曲的梅尔频率倒谱系数并进行比较。我计算了一首歌曲的 MFCC,然后将它们平均得到一个包含 13 个系数的数组。我希望这代表我绘制的图表上的一个点。

我是 Python 新手,对任何形式的绘图都很陌生(尽管我已经看到了一些使用 matplotlib 的建议)。

我希望能够可视化这些数据。关于我如何去做这件事的任何想法?

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首先,如果您想将 13 个系数的数组表示为图表中的一个点,那么您需要将 13 个系数分解为图表中的维数,正如 yan king yin 在他的评论中指出的那样。要将数据投影到二维中,您可以自己创建相关指标,例如最大/最小/标准偏差/....,或者应用降维方法,例如 PCA。是否这样做以及如何这样做是另一个话题。

然后,绘图很容易,如下所示:http: //matplotlib.org/api/pyplot_api.html

我为此解决方案提供了一个示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#fake example data
song1 = np.asarray([1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 35, 4, 1])
song2 = song1*2
song3 = song1*1.5

#list of arrays containing all data
data = [song1, song2, song3]

#calculate 2d indicators
def indic(data):
    #alternatively you can calulate any other indicators
    max = np.max(data, axis=1)
    min = np.min(data, axis=1)
    return max, min

x,y = indic(data)
plt.scatter(x, y, marker='x')
plt.show()

结果如下所示: 在此处输入图像描述

然而,我想为您的潜在问题提出另一种解决方案,即:绘制多维数据。我建议使用可以用相同的假数据构建的平行坐标图:

import pandas as pd
pd.DataFrame(data).T.plot()
plt.show()

然后结果沿 x 轴显示每首歌曲的所有系数,沿 y 轴显示它们的值。我看起来如下: 在此处输入图像描述

更新:

与此同时,我发现了Python Image Gallery,其中包含两个很好的高维可视化示例和参考代码:

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

于 2016-05-27T15:26:16.873 回答