python绘制频谱图 使用scipy.fft

要使用Python绘制频谱图，也可以使用Scipy库中的fft模块和matplotlib库。

首先，需要在Python中导入相关的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft, fftfreq

接下来，可以使用Scipy的fft模块中的fft函数来计算信号的傅里叶变换（FFT）。这个函数需要输入信号和采样率等参数。例如：

# 读取音频文件并计算FFT
fs, data = wavfile.read('audio.wav')
n = len(data)
yf = fft(data)
xf = fftfreq(n, 1/fs)[:n//2]

这里假设需要绘制的频谱图的信号已经存储在名为“audio.wav”的音频文件中。fft函数将数据转换为频域。fftfreq函数用于计算频率轴上的值，n表示数据的长度，1/fs表示采样周期，[:n//2]表示只取前一半的值，因为FFT的输出是对称的。

计算出FFT之后，可以使用matplotlib库中的plot函数将FFT数据绘制成频谱图。例如：

# 绘制频谱图
plt.plot(xf, 2.0/n * np.abs(yf[:n//2]))
plt.title('FFT Magnitude')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.xlabel('Frequency [Hz]')
plt.show()

这里使用了plot函数来绘制频谱图，其中xf是频率轴，np.abs(yf[:n//2])是FFT数据的绝对值，乘以2/n是为了进行归一化。可以调整ylabel和xlabel来显示坐标轴的标签。

完成这些步骤后，就可以得到一个简单的频谱图了。