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小编给大家分享一下怎么使用python进行波形及频谱绘制，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
如下所示：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 打开wav文件 ，open返回一个的是一个Wave_read类的实例，通过调用它的方法读取WAV文件的格式和数据。
f = wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")
# 读取格式信息
# 一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个组元(tuple)：声道数, 量化位数（byte单位）, 采
# 样频率, 采样点数, 压缩类型, 压缩类型的描述。wave模块只支持非压缩的数据，因此可以忽略最后两个信息
params = f.getparams()
[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]
# 读取波形数据
# 读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位）
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# 将波形数据转换成数组
# 需要根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# 将wave_data数组改为2列，行数自动匹配。在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。
wave_data.shape = -1,2
# 转置数据
wave_data = wave_data.T
# 通过取样点数和取样频率计算出每个取样的时间。
time=np.arange(0,nframes/2)/framerate
# print(params)
plt.figure(1)
# time 也是一个数组，与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标
plt.subplot(211)
plt.plot(time,wave_data[0])
plt.xlabel("time/s")
plt.title('Wave')
N=44100
start=0
# 开始采样位置
df = framerate/(N-1)
# 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)]
# N个元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=np.fft.fft(wave_data2)*2/N
# 常规显示采样频率一半的频谱
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()看完了这篇文章，相信你对“怎么使用python进行波形及频谱绘制”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！