Анимация спектрограммы Matplotlib без вызова pyplot.specgram непосредственно каждый цикл

Question

Я сделал анимированную спектрограмму таким образом:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import librosa

window = 100000
jump = 1000
interval = 1
filename = 'sound.wav'

sound, rate = librosa.load(filename,sr=None)
fig = plt.figure()

_, _, _, im = plt.specgram(sound[:window], Fs=rate)

def animate(i):
    _, _, _, im = plt.specgram(sound[i*jump:(i*jump)+window], Fs=rate)
    return im,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=interval, blit=True)

plt.ion()
plt.show()

Это работает, но в примерах использования FuncAnimation Я видел, что люди не вызывают всю функцию построения графиков для каждого кадра анимации, а вместо этого обновляют данные напрямую, и кажется, что есть причины (производительность?) для этого. Примеры дали некоторое представление о том, как сделать это для других изображений (тех, где вы в основном делали свою собственную математику, чтобы заполнить массив, который является изображением), но с чем-то более черным, как pyplot.specgram my hack (возможно) должен был просто вызывать функцию построения графика снова и снова. Мой вопрос заключается в том, можно ли это сделать способом, более похожим на приведенный выше по ссылке на сайте matplotlib, и, если да, то как?

Answer 1

Согласно ответу, который я принял, у меня теперь есть это:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import librosa

window = 50000
jump = 500
interval = 1
filename = 'sound.wav'

sound, rate = librosa.load(filename,sr=None)
fig = plt.figure(figsize=(10,5))

arr = plt.mlab.specgram(sound[:window], Fs=rate)[0]
im = plt.imshow(arr, animated=True)

def animate(i):
    arr = plt.mlab.specgram(sound[i*jump:(i*jump)+window], Fs=rate)[0]
    im.set_array(arr)
    return im,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=interval, blit=True)
plt.ion()
plt.show()

plt.mlab.specgram дает немного иную картину, чем plt.specgram (к которой я еще не дошел), но это, кажется, не совсем ключ к сути моего первоначального вопроса, который, я думаю, сейчас решается .

Answer 2

Причина, по которой вы не хотите повторно вызывать функцию plt.specgram внутри анимации, - это производительность.После N циклов у вас есть N изображений на вашей фигуре, что делает рисование все более и более дорогим.

Конечно, возможное решение состоит в том, чтобы удалить предыдущее изображение в каждой итерации, например, с помощью дескриптора (im.remove()) или через список изображений (ax.images[0].remove()).

Тем не менее, вы правы, что более желательным решением является не воссоздание какого-либо изображения вообще, а только изменение данных изображения.

В этом случае вы захотите позвонить matplotlib.mlab.specgram, чтобы получить спектр в виде массива numpy и использовать метод set_array() изображения для обновления изображения в анимации.

Обратите внимание, однако, что для этого может потребоваться обновить ограничения цветатакже изображения, если разные спектры имеют разные минимальные или максимальные амплитуды.

---

Поскольку изображение, показанное plt.specgram, не является непосредственно спектрограммой, возвращенной mlab.specgram, вам может потребоваться установитьнекоторые параметры вручную.В частности, по умолчанию изображение отображается в масштабе дБ.

Я думаю, что эквивалент

Fs = rate
NFFT = 256
noverlap= 128
spec, freqs, t, im = plt.specgram(sound, Fs=Fs, NFFT=NFFT, noverlap=noverlap)

будет

spec, freqs, t = plt.mlab.specgram(sound, Fs=rate, NFFT=NFFT, noverlap=noverlap)
pad_xextent = (NFFT-noverlap) / Fs / 2
xmin, xmax = np.min(t) - pad_xextent, np.max(t) + pad_xextent
extent = xmin, xmax, freqs[0], freqs[-1]
im = plt.imshow(np.flipud(10. * np.log10(spec)), extent=extent, aspect="auto")