N=44100
start=0 #开始采样位置
df = framerate/(N-1) # 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)] #N个元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N
#常规显示采样频率一半的频谱
d=int(len(c)/2)
#仅显示频率在4000以下的频谱
while freq[d]>4000:
d-=10
pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),'r')
pylab.show()
1、OpenCV
OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab。
OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。OpenCV出色的处理能力使其在计算机产业和学术研究中都广受好评。
2、Librosa
Librosa是一个非常强大的音频和声音处理Python库。Librosa可以用来从音频段中提取各个部分，例如韵律，节奏以及节拍。
像Laplacia分割这样极度复杂的算法，在使用了Librosa之后只需几行代码就能轻而易举的运用。
Python在被广泛运用于数据科学领域前，曾经可是网页开发领域的宠儿。因此也有很多用于网页开发的库。
3、Django
要想使用Python来开发一个网页服务后端，Django一直都是不二之选。Django的设计理念便是，能用几行代码就建立一个网站的高级框架。
Django直接与大多数知名数据库相连，这样使用者就可以省下建立连接和数据模型开发的时间。Django的使用者只需专注于业务逻辑而不需担心受创建、更新、读取和删除（Create,update,retrieve and delete, CURD）的操控，因为Django是一个由数据库驱动的框架。
4、Flask
Flask是一个用于Python的轻量级网页开发框架。其最宝贵的特点是能够轻而易举地进行能够满足任何需求的定制化处理。
有很多提供网站UI的知名Python库和Python工具都是使用Flask构建的，例如Plotly Dash和Airflow。这些网站之所以使用Flask，正是由于其轻量级的特点。
诚然，还有许多优秀的Python库应当被提及，但上述这些库就足够你研究好一阵子了。人生苦短，及时Python！
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