import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 读取文件到DataFrame # 可以读百万行文件
df = pd.read_csv('wav_dur_million.info', sep=' ', header=0, names=['音频名', '音频时长'])# 绘制核密度图
sns.kdeplot(df['音频时长'], fill=True)
plt.xlabel('duration')
plt.ylabel('Kernel Density Estimation')
plt.title('Kernel Density Plot of Audio Durations')
plt.show()# 保存图形到文件
plt.savefig('wav_dur_plot.png')

这条命令使用 Pandas 的 read_csv 函数从名为 'wav_dur_million.info' 的文件中读取数据，并做了以下设置：

• sep=' '：指定数据文件中的列是以空格作为分隔符。
• header=0：表示第一行是数据文件中的列名。
• names=['音频名', '音频时长']：给读取的列添加了自定义的列名，分别为 '音频名' 和 '音频时长'。

因此，这条命令的作用是从文件中读取带有列名的数据，其中列名分别为 '音频名' 和 '音频时长'，并将其存储在名为 df 的 Pandas 数据框中。