绘制音频时长核密度分布图

py 复制代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件到DataFrame # 可以读百万行文件
df = pd.read_csv('wav_dur_million.info', sep=' ', header=0, names=['音频名', '音频时长'])

# 绘制核密度图
sns.kdeplot(df['音频时长'], fill=True)
plt.xlabel('duration')
plt.ylabel('Kernel Density Estimation')
plt.title('Kernel Density Plot of Audio Durations')
plt.show()

# 保存图形到文件
plt.savefig('wav_dur_plot.png')

这条命令使用 Pandas 的 read_csv 函数从名为 'wav_dur_million.info' 的文件中读取数据,并做了以下设置:

  • sep=' ':指定数据文件中的列是以空格作为分隔符。
  • header=0:表示第一行是数据文件中的列名。
  • names=['音频名', '音频时长']:给读取的列添加了自定义的列名,分别为 '音频名' 和 '音频时长'。

因此,这条命令的作用是从文件中读取带有列名的数据,其中列名分别为 '音频名' 和 '音频时长',并将其存储在名为 df 的 Pandas 数据框中。

相关推荐
starzy19901 小时前
深入理解Scala隐式类:扩展方法机制
开发语言·人工智能·scala
M--Y1 小时前
LangGraph 工作流模式
开发语言·javascript·python·langchain·大模型·llm·langgraph
岁月宁静2 小时前
DeepSeek Harness 实战与架构解析:让 Agent 从“会聊”到“能交付”
人工智能·python·agent
LiaoWL1232 小时前
NumPy 入门实战(二):向量化与余弦相似度——从 ndarray 到 Embedding
python·numpy·embedding
forest_092 小时前
多 Agent 协作第二课:交叉验证≠独立验证
人工智能·python·算法·机器学习·prompt·agi
吴可可1233 小时前
WScript Shell操作注册表详解
开发语言
纪念 2293 小时前
C++ 算法基础 (差分)
开发语言·c++·算法
databook6 小时前
时间序列数据,先拆规律还是先查异常
python·数据挖掘·数据分析
师夷长技以自愈6 小时前
手搓 AI Agent 第 8 篇:从手写循环到画流程图——LangGraph 封装
人工智能·python
aifannihao7 小时前
Rust 1.100 的 DropGuard:用 Python 实测失败回滚与吞异常
python·rust·异常处理·标准库·contextlib