python音乐可视化好玩的matplotlib南丁格尔玫瑰图版

　　效果图：
　　操作演示：
　　技术要点：
　　1 matplotlib的南丁格尔玫瑰图，用极坐标polar制作，并动画显示。
　　2 pygame新版的播放mp3，但本机的操作系统不能播放mp3，我用pydub做些格式转换。
　　3 用librosa获取音乐的相关数据和采样。
　　4 参考代码，并对源代码进行修改，增加，删减，排版和注释，感谢原作者，如有侵权，请联系，定删除。https://github.com/hahacyd/SimpleMusicVisualizer
　　====下面分步，讲解代码====
　　第1步：模块导入import os import time import pygame import librosa import numpy as np from pydub import AudioSegment import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation
　　第2步：窗口的初始化设置print(＂开始格式转换，请等待，一会马上就会播放音乐，请欣赏音乐和可视化＂) plt.rcParams[＂axes.unicode_minus＂]=False  # 负号显示  # 画布的大小和背景颜色设置 fig = plt.figure(facecolor=＂black＂,edgecolor=＂black＂,figsize=(12,7)) ax = plt.subplot(projection=＂polar＂) ax.patch.set_facecolor(＂black＂) #图形背景颜色设置 # 设置显示界面的位置 mngr = plt.get_current_fig_manager() mngr.window.wm_geometry(＂+500+200＂)
　　第3步：参数设置# 设置显示的柱状图的个数 bin_nums = 24 # 设置显示的频率范围：(0 ~ 1350 Hz) frequency_threshold = 1350 # 音乐时长(s) music_length = 0.0 # 帧时长，即每一帧所需的时长 # 简而言之就是每隔‘sampling_interval’ 秒刷新一次 sampling_interval = 0.05 temp = np.tile(0, bin_nums)  #重复数组,角度 music_play_start_time = 0 current_time = 0 music_fft = np.empty(0)  #创建空数组 bins = np.empty(0)
　　第4步：核心代码：# =======polar柱状图，如果是垂直柱状图，就是适当进行修改======= # 可视化柱子和上头线设置 # 比如选择了＂RdBu＂色谱，选择分为24段 colors = plt.get_cmap(＂RdPu＂,24) #cmap即colormaps  #获取图谱使用plt.get_cmap(‘xxx’)  # 扇形柱子的宽度 width = 2 * np.pi / bin_nums # 角度和数据 rad = np.cumsum([width] * bin_nums)  # 每个扇形的起始角度 # 扇形柱状图 rects = ax.bar(rad, temp,width=width,color=colors(range(0, bin_nums)),alpha=1,bottom=900) # 初始化柱状图中的 横线跌落效果 line,= ax.plot(rad, temp, ＂*＂, color=＂white＂, linewidth=10)  ax.set_theta_zero_location(＂N＂)  # 设置极坐标的起点（即0度）在正上方向 ax.grid(False)  # 不显示极轴 ax.spines[＂polar＂].set_visible(False)  # 不显示极坐标最外的圆形 ax.set_yticks([])  # 不显示坐标间隔 ax.set_thetagrids([])  # 不显示极轴坐标  #=======核心代码部分=======
　　第5步：filter类class ExpFilter:     def __init__(self, val=0.0, alpha_decay=0.5, alpha_rise=0.5):         self.alpha_decay = alpha_decay         self.alpha_rise = alpha_rise         self.value = val      def update(self, value):         if isinstance(self.value, (list, np.ndarray, tuple)):             alpha = value - self.value             alpha[alpha > 0.0] = self.alpha_rise             alpha[alpha <= 0.0] = self.alpha_decay         else:             alpha = self.alpha_rise if value > self.value else self.alpha_decay         self.value = alpha * value + (1.0 - alpha) * self.value         return self.value  # 使用filter,来使得柱形图中的变化平缓一些 # alpha_decay和alpha_rise,其值需在0~1之间，分别表示下降和上升的反应速度 # 越大越灵敏，如果都设为1，将失去滤波的效果 # 这里选择了0.3 和 0.6，即下降时较慢，而上升较快 filter = ExpFilter(np.tile(0,bin_nums),alpha_decay=0.30, alpha_rise=0.60)
　　第6步：函数定义# 初始化 def init():     global y_max     ax.set_ylim(0, y_max)     return rects  # 更新函数 def update(frame):     current_time = time.time()     # 获知当前歌曲的播放进度，以选择此进度下的fft数据     current_frame = ((current_time - music_play_start_time) //                      sampling_interval)          # 播放完了，处理     if current_frame == FRAMES - 1:         exit()      # 这里的music_fft是从getBin()获得的     source = music_fft[int(current_frame)-1]  # 注意这里一般可能不需要-1，根据不同mp3而定     index_max = y_max - (y_max // 80) < source     source[index_max] = y_max - (y_max // 80)      # 更新柱状图     bins = filter.update(source)      # 更新柱状图中的横线跌落效果     line_ydata = line.get_ydata()     line_ydata -= int(y_max // 30)     line_index = line_ydata  - int(y_max // 100) < bins     line_ydata[line_index] = bins[line_index] + int(y_max // 100)     line.set_ydata(line_ydata)      for rect, h in zip(rects, bins):         rect.set_height(h)      fig.canvas.flush_events()  #刷新     fig.canvas.draw()   # 重新绘图     # 图像更新后将保持一帧的时间     time.sleep(sampling_interval)      fig.canvas.manager.set_window_title(＂总共:%d秒；已经播放时间：%d秒＂%(round(music_length),     round(current_time- music_play_start_time, 0))) #窗口标题名设置  # 处理音乐中的每一帧数据 def getBin(y,sr,sampling_interval):     time1 = time.time()     # 计算每一帧有多少＂采样＂,用于计算fft     fft_interval = int(sr * sampling_interval)     length = fft_interval // 2     nums = (sr * bin_nums) // (frequency_threshold * 2)     batch = length // nums     result = np.atleast_2d(np.tile(0, bin_nums))      for i in range(int(music_length // sampling_interval)):         fft = np.fft.fft(y[fft_interval * i: fft_interval * (i + 1)])          freqbin = np.array([np.abs(fft[batch * x: batch * (x + 1)]).sum() // sampling_interval                             for x in range(bin_nums)])         result = np.vstack([result, freqbin])     time2 = time.time()     return result  # 播放指定的歌曲 def play():      pygame.init()     pygame.mixer.music.stop()     # 播放音乐     music = pygame.mixer.music.load(n_audio_path)  # 转换成ogg的临时文件     pygame.mixer.music.play()
　　第7步：启动主函数if __name__ == ＂__main__＂:     # 设置音乐文件的路径     audio_path = ＂./cwsk.mp3＂   #本操作系统，新版pygame不支持mp3，需要转换     sound = AudioSegment.from_file(audio_path)     # 转换后放在临时主目录下     file=sound.export(＂newsong.ogg＂, format=＂ogg＂)       n_audio_path=＂./newsong.ogg＂   #临时文件          y, sr = librosa.load(n_audio_path, sr=None)     music_length = len(y) / sr          print(＂时长: %g s 采样率: %g kHz ＂ % (music_length, sr/1000))      music_fft = getBin(y=y, sr=sr, sampling_interval=sampling_interval)     y_max = music_fft.max() // 3     FRAMES = music_fft.shape[0]          ani = FuncAnimation(fig, update, init_func=init, blit=False, interval=0,                         frames=FRAMES + 1, repeat=False)          play()      # 记录音乐开始播放的时间     music_play_start_time = time.time()     plt.tight_layout()  # 紧凑布局，缩小外边距      plt.show()  #显示      plt.pause(music_length)
　　自己整理，分享出来，希望大家喜欢。