im = librosa.display.specshow(images[i], ax=ax, vmin=min, vmax=max)

这是一个使用Librosa库进行音频数据处理的代码片段。具体来说，它使用`librosa.display.specshow()`函数来展示`images[i]`这个音频数据的频谱图。其中，`ax`是图表中的轴对象，`vmin`和`vmax`是频谱图的最小和最大值。这个函数会返回一个图像对象，赋值给`im`变量。

相关问题

import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()

这段代码看起来是用于读取音频文件，并可视化梅尔倒频谱的。第一行代码中的import语句应该是以下两行代码，因为每个import语句应该占据一行：

import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors

接下来，代码读取给定路径的音频文件，并使用librosa库的load()函数将其转换为波形数据。该函数返回两个值：波形数据和采样率。这里使用了"signal, sr"来接收这两个返回值。

接下来，使用librosa库的melspectrogram()函数计算梅尔倒频谱。该函数需要至少一个参数，即音频信号的波形数据。此外，还可以使用关键字参数设置采样率、频率分辨率、频率范围等参数。

接下来，使用librosa库的power_to_db()函数将梅尔倒频谱转换为对数刻度。这样做的目的是为了更好地展示频率上的差异。

然后，代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象，并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象，用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。

最后，使用librosa.display库中的specshow()函数可视化梅尔倒频谱，并使用matplotlib库中的title()函数添加标题，并使用show()函数显示图像。

如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以更好地帮助你解决问题。

plt.imshow(matr, cmap=plt.cm.Greys_r, interpolation=None, vmax=1., vmin=0.)

这行代码使用matplotlib库中的imshow()函数来展示一个矩阵（matr），使用的是灰度色彩映射（cmap=plt.cm.Greys_r），不进行插值（interpolation=None），最大值为1（vmax=1.），最小值为0（vmin=0.）。可以将矩阵看作是一张灰度图像，其中数值越大的像素点颜色越亮，数值越小的像素点颜色越暗。