[2023-08]的历史内容

本文介绍了如何运用Python编程语言与librosa库进行歌曲音频分析，从加载音频文件、绘制频谱图到提取音乐特征（如节奏特征、音调特征和MFCC特征）实现深度解读。通过可视化音频频谱及特征提取，文章展示了Python在音频处理领域的强大应用潜力，有助于揭示音乐内在的数据秘密，并为情感识别、风格分类等更深层次的音乐探索提供了技术可能。

本文介绍了Python编程语言中强大的正则表达式功能，通过内置的re模块实现模式匹配技术。开发者可利用诸如w、W、d、D、s、S、.等正则表达式运算符在文本中搜索特定字符或模式。例如，使用[w_]匹配词字符和下划线，^[A-Z]匹配以大写字母开头的字符串。通过findall()方法，可以高效地从字符串中查找并提取所有符合预定义模式的单词。正则表达式是Python进行字符串搜索和文本处理的重要工具。

在信息论中，信息熵是衡量信息量和不确定性的重要方法。Python的SciPy库提供了一个便捷的entropy函数来计算信息熵，不仅适用于一维数据分布如列表[1, 1, 2, ..., 7, 7]的情况，还能用于求解相对熵等其他度量指标。这个函数在机器学习领域也发挥着重要作用，例如在数据分析和科学研究中，通过设置base参数（如base=2），我们可以以2为底计算信息熵，从而实现对数据不确定性的精确量化评估。