从Audacity 导入 Wav 文件,缩放时间轴,看到 Sine 波形,像示波器一样: 图4 Audacity 查看时域波形 第二、查看频谱图: 菜单上点击 Select -> All,然后 Analyze -> Plot Spectrum,看到频谱图: 图5 Audacity 查看频谱图 图中,频谱的中心频率就是我们设定的 1000 Hz。 至于为何整个频谱像概率分布,而不是单独 1000...
importmatplotlib.pyplotasplt# 导入Matplotlib库,用于绘图# 绘制正弦曲线plt.figure(figsize=(10,5))# 设置绘图大小plt.plot(x,y,label='sin(x)',color='blue')# 绘制正弦曲线plt.title('Sine Wave')# 设置标题plt.xlabel('x')# 设置x轴标签plt.ylabel('sin(x)')# 设置y轴标签plt.grid(True)# 显示...
python plt.plot(x, y) 显示或保存绘制的正弦波图像: 使用plt.show()显示图像,或者使用plt.savefig('filename.png')保存图像。 python plt.show() # 显示图像 # plt.savefig('sine_wave.png') # 保存图像为sine_wave.png 完整的代码如下: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
从0到2π的100个均匀分布值x=np.linspace(0,2*np.pi,100)# 创建正弦波数据y=np.sin(x)# 绘制正弦曲线plt.plot(x,y)plt.title('Sine Wave')# 设置图形标题plt.xlabel('X values (radians)')# 设置x轴名称plt.ylabel('Y values (sine)')# 设置y轴名称plt.grid(True)# 显示网格线# 显示图形plt...
ax.plot(time,sinewave1) ax.set_xlabel("Time(s)") ax.set_ylabel("Amplitude") ax2 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax2.plot(f,np.abs(fft1)*2/fs) ax2.set_xlabel("Frequency") ax2.set_ylabel("DFT values") ax3 = plt.subplot(gs[1, 1]) ...
frequency = 1 # 频率 phase = 0 # 相位 # 生成时间序列 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 计算正弦波形 y = amplitude * np.sin(frequency * t + phase) # 绘制图形 plt.plot(t, y) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Sine Wave') plt.grid(True) plt.show(...
set_title("sine wave") ax.set_xlabel('angle') ax.set_ylabel('sine') 调用axes 对象的 plot() 方法,对 x 、 y 数组进行绘图操作: ax.plot(x,y) Matplotlib axes类使用详解 Matplotlib 定义了一个 axes 类(轴域类),该类的对象被称为 axes 对象(即轴域对象),它指定了一个有数值范围限制的绘图...
Learn how to plot FFT of sine wave and cosine wave using Python. Understand FFTshift. Plot one-sided, double-sided and normalized spectrum using FFT
plt.plot(x, y) # 在坐标轴上绘制x和y的数据点,并连接成线 2.4 自定义图表(可选) 可以通过添加标题、标签、图例、网格等来增强图表的可读性和吸引力。 plt.title('Sine Wave') # 添加标题 plt.xlabel('x values') # 添加x轴标签 plt.ylabel('sin(x)') # 添加y轴标签 ...
(0,2*np.pi,100)# 计算正弦值y=np.sin(x)# 创建散点图,设置点的颜色和标签plt.scatter(x,y,color='blue',label='Sine Wave')plt.title('Sine Wave Scatter Plot')# 给图形添加标题plt.xlabel('x values (0 to 2π)')# 设置 x 轴标签plt.ylabel('sin(x) values')# 设置 y 轴标签plt....