接着上个问题写一段程序把从PHM2010数据集中提取的.csv文件位于：D:\shujuji\c1，将该.csv文件的第四列进行短时傅里叶变化，得到特征分明的图像进行训练

由于你提到了Python环境，我们可以假设你想要使用pandas库读取csv文件，numpy库进行数值操作，以及matplotlib或seaborn库进行图像展示。这里是一个简化的示例，注意实际代码可能需要根据你的具体需求和使用的库进行调整：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据路径
data_path = "D:\\shujuji\\c1\\file_name.csv"  # 请替换为你的CSV文件的实际名称

# 读取csv文件
df = pd.read_csv(data_path)

# 确保第四列存在，检查列名
if 'column_4' in df.columns:  # 更改'column_4'为你的第四列的实际名称
    column_data = df['column_4'].values
else:
    raise ValueError("Fourth column not found in the dataset.")

# 短时傅里叶变换 (假设窗口长度和步长已知)
window_size = 512  # 根据实际情况调整
hop_length = 256
stft_data = librosa.stft(column_data, n_fft=window_size, hop_length=hop_length)

# 将复数数组转换为幅度谱
magnitude = np.abs(stft_data)

# 对幅度谱进行归一化以便于可视化
normalized_magnitude = magnitude / np.max(magnitude)

# 创建图像并显示
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(normalized_magnitude, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('Time steps')
ax.set_ylabel('Frequency bins')

plt.show()

# 如果你打算保存图像，可以添加savefig函数
plt.savefig('stft_image.png', dpi=300)

别忘了安装必要的库，如`librosa`，如果还没有安装，可以使用`pip install librosa`命令。