
# Mit den Befehlen können Sie selbstverständlich auch rechnen: 
# Drücken Sie bitte auf 'Run'!

21 * 7 + 1 

# Verändern Sie nun den Rechenbefehl.
# Drücken Sie dann wieder auf 'Run'!

148


import sys
import os
sys.path.append(os.getcwd().replace(os.path.join('music_xml_parser', 'ipynb'), ''))

import music_xml_parser as mp
from music21 import * 
import csv
from IPython.display import HTML, display
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Mit diesen Befehlen wird der Kern von CAMAT, der 'music_xml_parser', 
# aber u.a. auch die python-Bibliotheken 'numpy' und 'pandas' für statische Auswertungen, 
# 'matplotlib' für grafische Darstellungen, 
# 'csv' für den Tabellenexport geladen 
# sowie 'music21' geladen.

# Durch den folgenden Befehl wird der Download von URLs aus dem Internet erlaubt: 
environment.set('autoDownload', 'allow')

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:100% !important; }</style>"))
# optimiert die Darstellung im Browser


xml_file = 'https://analyse.hfm-weimar.de/database/03/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml'

# Der Befehl lädt eine MusicXML-Datei aus dem Internet 
# und gibt ihr den internen Variablenname 'xml_file'.
# Sie können hier natürlich auch andere Dateien laden, 
# indem Sie deren URL (oder Pfad) kopieren.
# Und Sie können andere interne Bezeichnungen für die Dateien vergeben. 

# Mit dem folgenden Befehl wird hieraus ein Pandas-Dataframe (mit der Bezeichnung 'm_df') erzeugt:

m_df = mp.parse.with_xml_file(file=xml_file,
                              do_save=True, 
                              save_file_name='mozart.csv')

File at:  ../music_xml_parser/data/xmls_to_parse/hfm_database/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml


# m_df

# Wenn Sie die Raute (#) löschen und auf Run drücken, 
# wird der Befehl 'm_df' ausgeführt und eine Tabelle 
# mit ersten und letzten Zeilen des Pandas-Dataframe angezeigt.

# Für eine komplette Ansicht nutzen Sie den folgenden Befehl: 
# mp.utils.print_full_df(m_df)
# ACHTUNG: Dies kann sehr rechenintensiv sein!!


m_df = mp.parse.with_xml_file(file=xml_file, 
                              plot_pianoroll=True, 
                              plot_inline_ipynb=True)

File at:  ../music_xml_parser/data/xmls_to_parse/hfm_database/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml


%matplotlib
# Durch diesen Befehl (Aktivierung durch Löschen von #)
# wird eine externe Darstellung gewählt. 

m_df = mp.parse.with_xml_file(file=xml_file, 
                              plot_pianoroll=True, 
                              plot_inline_ipynb=True)

Using matplotlib backend: MacOSX
File at:  ../music_xml_parser/data/xmls_to_parse/hfm_database/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml


%matplotlib inline


m_df = mp.parse.with_xml_file(xml_file,
        #file= str, (string value)  # Möglichkeit für andere Variablennamen, unter denen Sie Notendateien geladen haben.
                                    # Voreinstellung: xml_file
        #plot_pianoroll= bool       # Piano-Roll darstellen; Voreinstellung: False
        #plot_inline_ipynb= bool    # überschreibt Matplotlib
        #do_save= bool              # bei do_save=True wird das Dataframe gespeichert; Voreinstellung: False
        #save_at= str               # hiermit wird der Dateipfad festgelegt; Voreinstellung: None 
        #save_file_name= str        # hier wird der Dateiname festgelegt; Voreinstellung: None
        #x_axis_res= Zahl           # Auflösung der X-Achse als Teiler der Viertelnote; Voreinstellung: 2 (=0.5 Viertelnote)
        #ignore_upbeat= bool        # Auftaktkorrektur ignorieren; Voreinstellung: False
        #ignore_ties= bool          # Bindebögen-Kalkulation ignorieren; Voreinstellung: False
                             )

File at:  ../music_xml_parser/data/xmls_to_parse/hfm_database/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml


%matplotlib inline
# Zunächst wird ein Filter mit dem Namen 'filter_dict_t' definiert. 

filter_dict_t = {'PartID':'1-2', 'Measure':'1-5'}

# Anschließend wird dem Pianorollenbefehl (s. oben) der Filter als weiterer Parameter hinzugefügt:
# filter_dict=filter_dict_t

m_df_2 = mp.parse.with_xml_file(file=xml_file,
                                plot_pianoroll=True,
                                plot_inline_ipynb=True,
                                filter_dict=filter_dict_t)

File at:  ../music_xml_parser/data/xmls_to_parse/hfm_database/MoWo_K171_COM_1-4_StringQuar_003_00867.xml

Tutorial Basics Noten Part 1: Einführung und Visualisierung¶

Inhaltsverzeichnis:¶

1. Jupyter-Notebook: Grundlegende Funktionen ¶

2. Laden von Notendateien (MusicXML) ¶

3. Exkurs: Der xml-Parser und das Pandas-Dataframe ¶

4. Pianorollen-Visualisierung ¶

5. Auswahl von Stimmen bzw. Takten ¶

6. Aufgaben ¶

Tutorial Basics Noten Part 1: Einführung und Visualisierung¶

Inhaltsverzeichnis:¶

1. Jupyter-Notebook: Grundlegende Funktionen ¶

2. Laden von Notendateien (MusicXML) ¶

3. Exkurs: Der xml-Parser und das Pandas-Dataframe ¶

4. Pianorollen-Visualisierung¶

5. Auswahl von Stimmen bzw. Takten¶

6. Aufgaben¶

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5. Auswahl von Stimmen bzw. Takten ¶

6. Aufgaben ¶