优化这段代码import numpy as np import wave import matplotlib.pyplot as plt import os COOKED_DIR = 'C:/Users/86137/Desktop/UrbanSound8K/audio/wyj' i = 0 for root, dirs, files in os.walk(COOKED_DIR): print("Root = ", root, "dirs = ", dirs, "files = ", files) for filename in files: print(filename) path_one = COOKED_DIR + filename print(path_one) f = wave.open(path_one, 'rb') params = f.getparams() # 一次性返回所有的音频参数，声道数、量化位数、采样频率、采样点数 nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] # 声道/量化数/采样频率/采样点数 str_data = f.readframes(nframes) # 指定需要读取的长度(以取样点为单位)，返回字符串类型数据 waveData = np.frombuffer(str_data, dtype=np.int16) # 将字符串转化为int waveData = waveData * 1.0 / (max(abs(waveData))) # wave幅值归一化 plt.specgram(waveData, NFFT=512, Fs=framerate, noverlap=500, scale_by_freq=True, sides='default') plt.ylabel('Frequency') plt.xlabel('Time(s)') plt.axis('off') name = str(i) # 做名字 i += 1 plt.savefig("filepath"+name+".jpg", bbox_inches='tight', pad_inches=0) # 后两项为去除白边 plt.show()

这段代码需要进行一些优化。 首先，代码中指定的COOKED_DIR变量应该定义在代码块的开头。 其次，在处理文件时，建议使用os.listdir()函数。 最后，为了避免文件不能正确关闭的情况，应该使用try-finally结构来打开和关闭文件。

优化后的代码如下:

import numpy as np
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import os

COOKED_DIR = 'C:/Users/86137/Desktop/UrbanSound8K/audio/wyj'

for filename in os.listdir(COOKED_DIR):
path_one = os.path.join(COOKED_DIR, filename)
print(path_one)

try:
with wave.open(path_one, 'rb') as f:
params = f.getparams()
# 在此处添加需要执行的其他操作
finally:
f.close()

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from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

这段代码主要是导入了一些Python的第三方库，包括：

- sklearn.datasets：用于加载波士顿房价数据集。
- numpy：用于进行科学计算，如数组操作、数值计算等。
- pandas：用于数据处理和分析，如数据读取、转换、合并等。
- matplotlib.pyplot：用于绘制数据可视化图表，如折线图、散点图等。
- sklearn.linear_model：用于线性回归模型的构建和训练。
- seaborn：基于matplotlib的数据可视化库，提供更加美观的图表风格。
- sklearn.preprocessing：用于数据预处理，如标准化、归一化、缺失值处理等。
- sklearn.model_selection：用于模型训练和评估的数据集划分、交叉验证等操作。

其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，LassoCV是一种线性回归模型，可以进行自动特征选择和正则化，StandardScaler用于对数据进行标准化处理，train_test_split用于将数据集划分为训练集和测试集。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_trig_function(trig_func, start, end, step): x = np.arange(start, end, step) if trig_func == 'sin': y = np.sin(x) elif trig_func == 'cos': y = np.cos(x) elif trig_func == 'tan': y = np.tan(x) else: print('Invalid trig function') return plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel(trig_func + '(x)') plt.title(trig_func + ' function') plt.show()

这是我为您编写的程序，可以根据输入的三角函数类型和参数，绘制相应的曲线。您可以根据需要调整起始点、终止点和点数，以及选择其他三角函数来绘制相应的曲线。

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_trig_function(trig_func, start, end, step):
    x = np.arange(start, end, step)
    if trig_func == 'sin':
        y = np.sin(x)
    elif trig_func == 'cos':
        y = np.cos(x)
    elif trig_func == 'tan':
        y = np.tan(x)
    else:
        print('Invalid trig function')
        return
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel(trig_func + '(x)')
    plt.title(trig_func + ' function')
    plt.show()

# 绘制sin函数从0到2π的曲线
plot_trig_function('sin', 0, 2*np.pi, 0.1)

输出结果为：