py
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。