[](
)频谱展示
使用librosa和matplot，我们可以用10行代码完整地展示整个频谱：
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
音乐文件载入
audio_path = ‘Fenn.mp3’
music, sr = librosa.load(audio_path)
宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)
显示图
plt.show()
不过，这样的频谱是整段音乐的，看起来非常难看，接下来我们使用 pydub 切割频谱，以获得更佳的效果。我们细分到0到1秒的区段来查看频谱：
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
1秒=1000毫秒
SECOND = 1000
音乐文件
AUDIO_PATH = ‘Fenn.mp3’
def split_music(begin, end, filepath):
导入音乐
song = AudioSegment.from_mp3(filepath)
取begin秒到end秒间的片段
song = song[beginSECOND: endSECOND]
存储为临时文件做备份
temp_path = ‘backup/’+filepath
song.export(temp_path)
return temp_path
music, sr = librosa.load(split_music(0, 1, AUDIO_PATH))
宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)
plt.show()
这下细是细了，但是还是太复杂了，其实我们做频谱的展示，只需要正值即可：
然后我们还可以进一步放大，比如说0.9秒到1秒之间的频谱：
放大
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是
我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
