如何在python中绘制多维数据点

Question

首先背景：

我想绘制各种歌曲的梅尔频率倒谱系数并进行比较。 我在整首歌曲中计算MFCC，然后将它们平均得到13个系数的一个数组。我希望这能代表我绘制的图表上的一个点。

我是Python新手，对任何形式的绘图都很陌生（尽管我已经看过一些使用matplotlib的建议）。

我希望能够可视化这些数据。关于我如何做到这一点的任何想法？

Answer 1

首先，如果你想在图表中将13个系数的数组表示为单个点，那么你需要将13个系数分解为图表中的维数，正如颜燕在他的评论中指出的那样。 要将数据投影到2维，您可以自己创建相关指标，例如最大/最小/标准偏差/ ....或者应用降维等方法，如PCA。 是否这样做以及如何这样做是另一个话题。

然后，绘图很简单，就像这里一样： http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

我提供了此解决方案的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#fake example data
song1 = np.asarray([1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 35, 4, 1])
song2 = song1*2
song3 = song1*1.5

#list of arrays containing all data
data = [song1, song2, song3]

#calculate 2d indicators
def indic(data):
    #alternatively you can calulate any other indicators
    max = np.max(data, axis=1)
    min = np.min(data, axis=1)
    return max, min

x,y = indic(data)
plt.scatter(x, y, marker='x')
plt.show()

结果如下：

然而，我想为您的潜在问题提出另一种解决方案，即：绘制多维数据。 我建议使用一些parralel坐标图，它可以使用相同的伪数据构建：

import pandas as pd
pd.DataFrame(data).T.plot()
plt.show()

然后结果显示沿x轴的每首歌曲的所有系数和沿y轴的值。我看起来如下：