- 图类型：饼图、柱状图、直方图、箱线图、旭日图、分组柱状图
Figure->Axes->Axis(label, ticks, scale, format)+Legend+Title
- 颜色合集：CSDN贴、知乎贴，或者用
PowerToys工具提取十六进制的RGB颜色 - 论文常用配色：
['m', 'c', 'y', 'chocolate', 'g', 'b', 'r']['crimson', 'deepskyblue', 'cornflowerblue']
- 论文常用图例：
['s', '^', 'v', '<', '>', '*', 'p'] - 图例合集
-
在PPT中绘图插入不常见符号方法：
-
设置字体、字号、线宽
plt.rc('font', family='Times NR MT Pro') # 字体全局修改
# linewidth, linestyle, markersize -- for plot
# fontsize --> for ticks
# prop = {'family': '', 'size': 20} --> for label & legend
plt.xticks() # 当没有输入参数时，以元组形式返回当前xticks和labelsfrom collections import OrderedDict
import matplotlib.pyplot as plt
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())import matplotlib.patches as mpatches
patch = mpatches.Patch(color='r', label='red')
plt.legend(handles=[patch])# framealpha 控制透明度, frameon 控制边框
# handleheight/handlelength 分别控制宽和长
plt.legend(handles=patch_list, framealpha=0.5, handleheight=0.2, handlelength=1.0, frameon=True)-
bbox_to_anchor控制图例位置，ncols控制图例列数 -
Ubuntu没有Times New Roman字体，（非管理员）解决方案：
- 下载字体文件，
.otf格式 - 在用户目录新建
.fonts文件夹，将字体文件加入即可 - 用
fc-list [:lang=en]查看可用字体 - 记得删除
matplotlib缓存目录，可以用mplt.get_cachedir()或mplt.get_configdir()得到目录地址 - 备注：如果有管理员权限，还可以有另外几种方法安装字体
- 下载字体文件，
-
- 如果缩放不涉及
infinite，则可以只定义forward_func和inverse_func函数实现：plt.xscale('function', functions=(forward_func, inverse_func))
- 如果缩放涉及到数据无效，则需要自己实现
class CustomScale(mscale.ScaleBase)，DET的例子中实现了$\Phi^{-1}\left(\cdot\right)$缩放，注意：将x和y轴限制到[0.08, 50]，效果最好
- 如果缩放不涉及
-
设置坐标轴
Formatter和Locator的方法及概念：
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajor_formatter) # 主坐标轴格式
ax.xaxis.set_minor_formatter(xminor_formatter) # 次坐标轴格式
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajor_formatter)
ax.yaxis.set_minor_formatter(yminor_formatter)
ax.xaxis.set_major_locator(xmajor_locator) # 主坐标轴刻度
ax.xaxis.set_minor_locator(xminor_locator) # 次坐标轴刻度
ax.yaxis.set_major_locator(ymajor_locator)
ax.yaxis.set_minor_locator(yminor_locator)plt.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(0,0))必须与ScalarFormatter(useOffset=False, useMathText=True, useLocale=True)搭配使用，参考
- 控制图片大小：
_, axe = plt.subplots(figsize=(5.5, 4.8)) - 隐藏某个轴（e.g. y轴）：
axe.get_yaxis().set_visible(place_ylabelticks) # 刻度、ylabel都被去除
axe.yaxis.set_major_formatter(NullFormatter()) # 保留刻度def plot_spectrogram(write_path_list, spec, **kwargs):
nfeat, nframe = spec.shape
max_freq = 8000
plt.figure(figsize=(10, 3)) # figsize for `8s` audio, finetune
im = plt.imshow(spec, cmap='magma') # gnuplot, plasma, magma, inferno
cbar = plt.colorbar(im, ticks=np.arange(40, 130, 20))
cbar.ax.set_yticklabels([f'{p} dB' for p in np.arange(40, 130, 20)], fontsize=13)
plt.gca().invert_yaxis()
xlabels = np.arange(0, nframe, 100)/100.0
ylabels = np.arange(0, max_freq+1, 2000)
plt.xticks(np.arange(0, nframe, 100), labels=xlabels, fontsize=13)
plt.yticks(np.arange(0, max_freq+1, 2000)/max_freq*nfeat, labels=ylabels, fontsize=13)
plt.xlabel('Time (s)', {'size': 15})
plt.ylabel('Frequency (Hz)', {'size': 15})
plt.tight_layout()
if not isinstance(write_path_list, (list, tuple)):
write_path_list = [write_path_list]
[plt.savefig(path) for path in write_path_list]
plt.close()
if __name__ == "__main__":
import torch, torchaudio
spec_extractor = torchaudio.transforms.Spectrogram(
n_fft=512, win_length=400, hop_length=160,
window_fn=torch.hamming_window
)
spec2db = torchaudio.transforms.AmplitudeToDB(top_db=80)
audio_path = 'dataset/vox1_test_wav/id10305/3QrLepYlH6o/00001.wav'
audio = torchaudio.load(audio_path, normalize=False)[0].float()
spec = spec_extractor(audio.squeeze(0))
spec = spec2db(spec)
plot_spectrogram('au-spec.png', spec)