fig = plt.figure(figsize=(12,12)) for df in X_featureset_0: for i in range(len(df.columns)): fig.add_subplot(3,4, i+1) sns.kdeplot(df['MFCC_'+str(i)], shade=True) plt.xlabel('MFCC_'+str(i)) plt.legend(['train','test']) plt.tight_layout()

这段代码使用了Matplotlib和Seaborn库，用于绘制MFCC特征的核密度估计曲线。具体来说，代码首先创建了一个大小为12x12的图像fig。接下来，遍历X_featureset_0中的每个数据框df，对于每个数据框，遍历其每一列，对于每一列，使用fig.add_subplot方法在图像中添加一个子图。在每个子图中，使用sns.kdeplot方法绘制该列的MFCC特征的核密度估计曲线，并使用plt.xlabel方法添加x轴标签。最后，使用plt.legend方法添加图例，表示该曲线来自训练集或测试集。在绘制完所有的子图后，使用plt.tight_layout方法调整子图之间的间距，使它们更加紧凑。