cannot import name 'plt' from 'librosa.display'
时间: 2023-10-31 13:06:35 浏览: 113
这个问题可能是 `matplotlib` 没有正确安装或者没有正确导入。
尝试在代码中添加以下行,导入 `matplotlib`:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
如果你还没有安装 `matplotlib`,可以使用以下命令安装:
```
pip install matplotlib
```
如果你已经安装了 `matplotlib` 但仍然遇到问题,可以尝试重新安装 `matplotlib` 或者更新到最新版本。
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import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()
这段代码使用了Python中的librosa库,通过加载音频文件,提取其节拍信息并在节拍处插入点击声,最后绘制出音频的梅尔频谱图和节拍位置的波形图。其中,`filepath`和`filename`分别指定了音频文件所在的文件夹路径和文件名,`y`和`sr`则是通过`librosa.load`函数加载音频文件后返回的音频信号和采样率。接下来,`tempo`和`beats`分别使用`librosa.beat.beat_track`函数获取音频的节奏信息。然后,`y_beats`通过`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个长度与音频相同的点击声信号,`y_beat_times`和`y_beat_times880`分别使用`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个与时间轴对应的点击声信号。最后,`librosa.feature.melspectrogram`函数用于提取梅尔频谱图,`librosa.display.specshow`函数和`librosa.display.waveshow`函数用于绘制出梅尔频谱图和节拍位置的波形图。
import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) # Beat tracking example # from __future__ import print_function import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' # 1. Get the file path to the included audio example # Sonify detected beat events tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) # Or generate a signal of the same length as y y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) # Or use timing instead of frame indices times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) # Or with a click frequency of 880Hz and a 500ms sample y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) # Display click waveform next to the spectrogram plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()
这段代码是一个节拍跟踪的例子,使用Librosa库分析一个音频文件中的节奏并生成节拍信号。代码中使用了`librosa.beat.beat_track`函数来检测节拍,然后使用`librosa.clicks`函数生成节拍信号,最后使用`librosa.frames_to_time`函数将节拍帧转换为时间。
在这段代码中,你可以通过修改变量`y`和`s`来分析不同的音频文件。你还可以尝试调整`librosa.clicks`函数的`click_freq`和`click_duration`参数来生成不同的节拍信号。调用`librosa.display.specshow`函数可以将音频信号的频谱图显示出来,使用`librosa.display.waveshow`函数可以将节拍信号显示出来。
如果你有任何问题或疑问,请随时让我知道。
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