小編給大家分享一下怎么使用python進(jìn)行波形及頻譜繪制，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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1、云計算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

如下所示：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 打開wav文件 ，open返回一個的是一個Wave_read類的實(shí)例，通過調(diào)用它的方法讀取WAV文件的格式和數(shù)據(jù)。
f = wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")
# 讀取格式信息
# 一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一個組元(tuple)：聲道數(shù), 量化位數(shù)（byte單位）, 采
# 樣頻率, 采樣點(diǎn)數(shù), 壓縮類型, 壓縮類型的描述。wave模塊只支持非壓縮的數(shù)據(jù)，因此可以忽略最后兩個信息
params = f.getparams()
[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]
# 讀取波形數(shù)據(jù)
# 讀取聲音數(shù)據(jù)，傳遞一個參數(shù)指定需要讀取的長度（以取樣點(diǎn)為單位）
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# 將波形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)組
# 需要根據(jù)聲道數(shù)和量化單位，將讀取的二進(jìn)制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個可以計算的數(shù)組
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# 將wave_data數(shù)組改為2列，行數(shù)自動匹配。在修改shape的屬性時，需使得數(shù)組的總長度不變。
wave_data.shape = -1,2
# 轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù)
wave_data = wave_data.T
# 通過取樣點(diǎn)數(shù)和取樣頻率計算出每個取樣的時間。
time=np.arange(0,nframes/2)/framerate
# print(params)
plt.figure(1)
# time 也是一個數(shù)組，與wave_data[0]或wave_data[1]配對形成系列點(diǎn)坐標(biāo)
plt.subplot(211)
plt.plot(time,wave_data[0])
plt.xlabel("time/s")
plt.title('Wave')
 
 
N=44100
start=0
# 開始采樣位置
df = framerate/(N-1)
# 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)]
# N個元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=np.fft.fft(wave_data2)*2/N
# 常規(guī)顯示采樣頻率一半的頻譜
plt.subplot(212)
plt.plot(freq[:round(len(freq)/2)],abs(c[:round(len(c)/2)]),'r')
plt.title('Freq')
plt.xlabel("Freq/Hz")
plt.show()

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