Bokeh는 Python에서 사용할 수 있는 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 음악 데이터를 시각화하는 데에도 효과적으로 활용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 음악을 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, Bokeh를 설치해야 합니다. Anaconda를 사용하는 경우 아래 명령어를 통해 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

conda install bokeh

음악 데이터 가져오기

Bokeh를 사용하여 음악을 시각화하기 위해서는 먼저 음악 데이터를 가져와야 합니다. 예를 들어, 음악 파일의 주파수 데이터로부터 음악의 파형(waveform)을 그려보겠습니다.

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from bokeh.plotting import figure, show

# 음악 파일 읽기
sample_rate, data = wavfile.read('music.wav')

# 시간 축 생성
time = np.arange(0, len(data)) / sample_rate

# 파형 그래프 생성
p = figure(plot_width=800, plot_height=300, title='음악 파형')
p.line(time, data)

# 그래프 표시
show(p)

음악 시각화

위 코드에서는 wavfile.read() 함수를 사용하여 음악 파일을 읽어들이고, 음악 데이터를 파형 그래프로 표현하였습니다. Bokeh의 figure 클래스를 사용하여 시각화할 그래프를 생성하고, line 메서드를 사용하여 파형 그래프를 그렸습니다. 마지막으로 show 함수를 사용하여 그래프를 출력하였습니다.

다음과 같이 Bokeh를 사용하여 음악을 시각화할 수 있습니다. 파형 그래프 외에도 스펙트로그램, 멜 스펙트로그램, 비트맵 등 다양한 방식으로 음악을 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 API를 활용하여 음악 시각화를 더욱 다채롭게 만들어보세요.

참고 자료

• Bokeh Documentation
• Bokeh Gallery
• Bokeh Examples

Happy visualizing!