【Python】 Constant-Q 変換 (対数周波数スペクトログラム) - 音楽プログラミングの超入門（仮）
関連記事 高速な Constant-Q 変換 【Python】 高速な Constant-Q 変換 (with FFT) - 音楽プログラミングの超入門（仮） 導入：対数周波数スペクトログラム Pythonで短時間フーリエ変換（STFT）と逆変換 - 音楽プログラミングの超入門（仮） 上記の記事で，音響信号を周波数スペクトルの時間変化を表すスペクトログラムに変換する短時間フーリエ変換を扱いました．簡単にアルゴリズムを復習すると，音響信号を一定の幅で切り取ってフーリエ変換するという処理を少しずつずらして行っていくことでスペクトログラムを得ていました． ここで，音響信号を一定の幅で切り取ってフーリエ変換するということについて少し考えてみましょう．切り取られた信号が以下のようなものであることを考えます． 窓幅が 256 サンプル(fs=4[kHz])で、ここでは信号を 1000[Hz]，400[
Matplotlib different size subplots
I need to add two subplots to a figure. One subplot needs to be about three times as wide as the second (same height). I accomplished this using GridSpec and the colspan argument but I would like to do this using figure so I can save to PDF. I can adjust the first figure using the figsize argument in the constructor, but how do I change the size of the second plot?
【OpenCV】imshow()のウィンドウの「位置固定&サイズが小さい&スケールできない」&ウィンドウが寄ってしまう時の対処法【Python3】 - Qiita
事象 VS Code上でOpenCVのimshow()を実行して画像を表示させて確認しようと実行すると、下図のような状況に陥ってしまいました。 動作環境 Python 3.7.0 VS Code: August 2018 (version 1.27) opencv-python: 3.4.3.18 現象 ウィンドウの位置が固定されてしまう。 ウィンドウサイズが小さい。 ウィンドウがスケールできない。 キー入力すると表示させたウィンドウが固まる。 解決法 解決法は2Stepです。 まず前提として、imshow()を使用した画像表示のテンプレとして、 このように書くかと思います。 waitKey()を呼ばないと、そもそも画像が表示されませんね？ Step1 まずウィンドウの位置とサイズの件。imshow()で生成されるウィンドウにはデフォルトでcv2.WINDOW_AUTOSIZEというフラグ
Xonshでmatplotlibグラフをコンソールにインライン描画してメモリ状況を観察する - Stimulator
- はじめに - この記事はXonsh Advent Calendar 2017 4日目の記事です。 Xonshの中にはxontribというメソッド群が存在します。 その中のmplhooksは、画像の描画をサポートしてくれます。 本記事では以下について記述します xontrib.mplhooksを利用したxonshコマンドプロンプト上へのMatplotlibグラフのインライン描画 vm_statコマンドを利用したMac OS Xのメモリ状況の取得とPythonによるparse Xonshでメモリ状況のリアルタイム可視化 以下アジェンダです - はじめに - - Xonshのグラフインライン描画 - iTerm2でインライン描画 Terminal.app上のxonshでインライン描画 itermplotでインライン描画 - vm_statコマンドでメモリ可視化 - - vm_statをMat
matplotlibでのプロットの基本
matplotlibを使ってプロットする時、プロットするたびに関数を調べることが多く、効率が悪いので、よく使うものについて情報まとめておく。 matplotlib, pyplot, pylabの関係性 まず、「各々の言葉が何を指すのか」から。 Matplotlib: データビジュアライゼーションパッケージの全体を指す。 pyplot: matplotlibパッケージ内のモジュールを指す。欲しいプロットを作るために暗黙的かつ自動的に図形や軸を作成するインターフェース。基本的にはこのモジュール越しにmatplotlibの機能を活用する。以下のようにインポートして置くのが一般的。 pylab: pyplotとnumpyモジュールを一括インポートするものであるが、現在では特にJupyter notebookやipythonカーネルを使っている場合に奨励されないので、注意すること。 グラフの構成要素
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
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matplotlib - pcolormesh で連続的に変化する色で配列を可視化する方法 - Pynote
https://www.pynote.info/entry/seaborn-color-map
matplotlibのcmap(colormap)パラメータの一覧。 | カタログクリップ
matplotlibの階層構造を知ると幸せになれる(かもしれない) - Qiita
