python音乐可视化:好玩的matplotlib南丁格尔玫瑰图版

△ 效果图：

△ 操作演示：

△ 技术要点：

1 matplotlib的南丁格尔玫瑰图，用极坐标polar制作，并动画显示。

2 pygame新版的播放mp3，但本机的操作系统不能播放mp3，我用pydub做些格式转换。

3 用librosa获取音乐的相关数据和采样。

4 参考代码，并对源代码进行修改，增加，删减，排版和注释，感谢原作者，如有侵权，请联系，定删除。

https://github.com/hahacyd/SimpleMusicVisualizer

====下面分步，讲解代码====

△ 第1步：模块导入

import os
import time
import pygame
import librosa
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

△ 第2步：窗口的初始化设置

print("开始格式转换，请等待，一会马上就会播放音乐，请欣赏音乐和可视化")
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  # 负号显示

# 画布的大小和背景颜色设置
fig = plt.figure(facecolor='black',edgecolor='black',figsize=(12,7))
ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.patch.set_facecolor('black') #图形背景颜色设置
# 设置显示界面的位置
mngr = plt.get_current_fig_manager()
mngr.window.wm_geometry("+500+200")

△ 第3步：参数设置

# 设置显示的柱状图的个数
bin_nums = 24
# 设置显示的频率范围：(0 ~ 1350 Hz)
frequency_threshold = 1350
# 音乐时长(s)
music_length = 0.0
# 帧时长，即每一帧所需的时长
# 简而言之就是每隔‘sampling_interval’ 秒刷新一次
sampling_interval = 0.05
temp = np.tile(0, bin_nums)  #重复数组,角度
music_play_start_time = 0
current_time = 0
music_fft = np.empty(0)  #创建空数组
bins = np.empty(0)

△ 第4步：核心代码：

# =======polar柱状图，如果是垂直柱状图，就是适当进行修改=======
# 可视化柱子和上头线设置
# 比如选择了'RdBu'色谱，选择分为24段
colors = plt.get_cmap('RdPu',24)
#cmap即colormaps 
#获取图谱使用plt.get_cmap(‘xxx’) 
# 扇形柱子的宽度
width = 2 * np.pi / bin_nums
# 角度和数据
rad = np.cumsum([width] * bin_nums)  # 每个扇形的起始角度
# 扇形柱状图
rects = ax.bar(rad, temp,width=width,color=colors(range(0, bin_nums)),alpha=1,bottom=900)
# 初始化柱状图中的 横线跌落效果
line,= ax.plot(rad, temp, '*', color='white', linewidth=10)

ax.set_theta_zero_location('N')  # 设置极坐标的起点（即0度）在正上方向
ax.grid(False)  # 不显示极轴
ax.spines['polar'].set_visible(False)  # 不显示极坐标最外的圆形
ax.set_yticks([])  # 不显示坐标间隔
ax.set_thetagrids([])  # 不显示极轴坐标

#=======核心代码部分=======

△ 第5步：filter类

class ExpFilter:
    def __init__(self, val=0.0, alpha_decay=0.5, alpha_rise=0.5):
        self.alpha_decay = alpha_decay
        self.alpha_rise = alpha_rise
        self.value = val

    def update(self, value):
        if isinstance(self.value, (list, np.ndarray, tuple)):
            alpha = value - self.value
            alpha[alpha > 0.0] = self.alpha_rise
            alpha[alpha <= 0.0] = self.alpha_decay
        else:
            alpha = self.alpha_rise if value > self.value else self.alpha_decay
        self.value = alpha * value + (1.0 - alpha) * self.value
        return self.value

# 使用filter,来使得柱形图中的变化平缓一些
# alpha_decay和alpha_rise,其值需在0~1之间，分别表示下降和上升的反应速度
# 越大越灵敏，如果都设为1，将失去滤波的效果
# 这里选择了0.3 和 0.6，即下降时较慢，而上升较快
filter = ExpFilter(np.tile(0,bin_nums),alpha_decay=0.30, alpha_rise=0.60)

△ 第6步：函数定义

# 初始化
def init():
    global y_max
    ax.set_ylim(0, y_max)
    return rects

# 更新函数
def update(frame):
    current_time = time.time()
    # 获知当前歌曲的播放进度，以选择此进度下的fft数据
    current_frame = ((current_time - music_play_start_time) //
                     sampling_interval)
    
    # 播放完了，处理
    if current_frame == FRAMES - 1:
        exit()

    # 这里的music_fft是从getBin()获得的
    source = music_fft[int(current_frame)-1]  # 注意这里一般可能不需要-1，根据不同mp3而定
    index_max = y_max - (y_max // 80) < source
    source[index_max] = y_max - (y_max // 80)

    # 更新柱状图
    bins = filter.update(source)

    # 更新柱状图中的横线跌落效果
    line_ydata = line.get_ydata()
    line_ydata -= int(y_max // 30)
    line_index = line_ydata  - int(y_max // 100) < bins
    line_ydata[line_index] = bins[line_index] + int(y_max // 100)
    line.set_ydata(line_ydata)

    for rect, h in zip(rects, bins):
        rect.set_height(h)

    fig.canvas.flush_events()  #刷新
    fig.canvas.draw()   # 重新绘图
    # 图像更新后将保持一帧的时间
    time.sleep(sampling_interval)

    fig.canvas.manager.set_window_title("总共:%d秒；已经播放时间：%d秒"%(round(music_length),
    round(current_time- music_play_start_time, 0))) #窗口标题名设置

# 处理音乐中的每一帧数据
def getBin(y,sr,sampling_interval):
    time1 = time.time()
    # 计算每一帧有多少“采样“,用于计算fft
    fft_interval = int(sr * sampling_interval)
    length = fft_interval // 2
    nums = (sr * bin_nums) // (frequency_threshold * 2)
    batch = length // nums
    result = np.atleast_2d(np.tile(0, bin_nums))

    for i in range(int(music_length // sampling_interval)):
        fft = np.fft.fft(y[fft_interval * i: fft_interval * (i + 1)])

        freqbin = np.array([np.abs(fft[batch * x: batch * (x + 1)]).sum() // sampling_interval
                            for x in range(bin_nums)])
        result = np.vstack([result, freqbin])
    time2 = time.time()
    return result

# 播放指定的歌曲
def play(): 
    pygame.init()
    pygame.mixer.music.stop()
    # 播放音乐
    music = pygame.mixer.music.load(n_audio_path)  # 转换成ogg的临时文件
    pygame.mixer.music.play()

△ 第7步：启动主函数

if __name__ == "__main__":
    # 设置音乐文件的路径
    audio_path = './cwsk.mp3'   #本操作系统，新版pygame不支持mp3，需要转换
    sound = AudioSegment.from_file(audio_path)
    # 转换后放在临时主目录下
    file=sound.export("newsong.ogg", format="ogg")  
    n_audio_path='./newsong.ogg'   #临时文件
    
    y, sr = librosa.load(n_audio_path, sr=None)
    music_length = len(y) / sr
    
    print("时长: %g s 采样率: %g kHz " % (music_length, sr/1000))

    music_fft = getBin(y=y, sr=sr, sampling_interval=sampling_interval)
    y_max = music_fft.max() // 3
    FRAMES = music_fft.shape[0]
    
    ani = FuncAnimation(fig, update, init_func=init, blit=False, interval=0,
                        frames=FRAMES + 1, repeat=False)
    
    play()

    # 记录音乐开始播放的时间
    music_play_start_time = time.time()
    plt.tight_layout()  # 紧凑布局，缩小外边距

    plt.show()  #显示

    plt.pause(music_length)

自己整理，分享出来，希望大家喜欢。