Unterschiede
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| interval-histogram [2021/04/07 17:20] – egor | interval-histogram [2025/12/04 21:08] (aktuell) – Externe Bearbeitung 127.0.0.1 | ||
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| Wie man sieht, werden bei den Ergebnissen nicht die jeweiligen Notenwiederholungen (Unison fehlt komplett als ein Wert) berücksichtigt (sehe T.5, T. 6, T.9 in Notenbeispiel) . Will man die Tonwiederholungen in die Analyse aufnehmen, muss man [[http:// | Wie man sieht, werden bei den Ergebnissen nicht die jeweiligen Notenwiederholungen (Unison fehlt komplett als ein Wert) berücksichtigt (sehe T.5, T. 6, T.9 in Notenbeispiel) . Will man die Tonwiederholungen in die Analyse aufnehmen, muss man [[http:// | ||
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| + | [x.name for x in intList]</ | ||
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| + | Als Ergebnis bekommen wir die Auflistung aller Intervalle entsprechend ihrer Reihenfolge im untersuchten Beispiel. Diese Liste kann nun mit Python Modul [[https:// | ||
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| + | values = [' | ||
| + | counter=collections.Counter(values) | ||
| + | print(counter.most_common())</ | ||
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| + | Diese Daten können nun durch ein Histogramm in Matplotlib und NumPy visualisiert werden: | ||
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| + | import numpy as np | ||
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| + | fig, ax = plt.subplots() | ||
| + | note = (' | ||
| + | x_pos = np.arange(len(note)) | ||
| + | values = (6, 3, 17, 4, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0) | ||
| + | ax.bar(x_pos, | ||
| + | color=' | ||
| + | ax.set_xticks(x_pos) | ||
| + | ax.set_xticklabels(note) | ||
| + | ax.set_title(' | ||
| + | plt.show()</ | ||
| + | |||
| + | {{: | ||