Schnelle Fourier-Transformation mit Python (Audio-Analyse)

[rookies]

Hallo,
ich versuche gerade, mit dem numpy.fft-Modul Audio-Daten zu analysieren. Am Ende möchte ich wissen, welche Frequenz am stärksten vertreten ist. Mein bisheriges Programm sieht so aus, dass ich Audio-Daten aus einer WAV-Datei in ein Array einlese. Das funktioniert auch soweit (geprüft mit gnuplot).
Für den Anfang habe ich mir mit Audacity eine Datei erstellt, in der einfach nur 1 Sekunde lang eine 440Hz-Sinuswelle vorkommt, hier sollte es ja eigentlich kein Problem für die Fourier-Transformation sein, die am stärksten vertretene Frequenz rauszufinden (da es ja nur eine gibt).
Mein bisheriges Programm sieht so aus:

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# Daten einlesen, data = [-1, 2054, 4096, 6128, 8130, 10104, 12037, 13921, 15755, 17521, ... (insgesamt 44100 Elemente)] - bei gnuplot eine perfekte Sinuswelle
x = numpy.fft.fft(data)
print(x)
print(type(x))
print(x.ndim)
print(x.shape)
print(x.size)

Ausgabe:

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[-38.00000000 +0.j         -11.47671220 +8.95112753j
 -16.57137716-12.65488369j ..., -11.87146731+37.22515667j
 -16.57137716+12.65488369j -11.47671220 -8.95112752j]
<type 'numpy.ndarray'>
1
(44100,)
44100

Also hat die Fourier-Transformation eigentlich nichts gemacht, außer mir die 44.100 Samples in etwas abgeänderter Form und als komplexe Zahl zurückzugeben. Oder täusche ich mich da? Hat jemand schon Erfahrung mit der Fourier-Transformation gemacht?

Schon mal danke im Vorraus.

[webspider]

Du benötigst noch fftfreq. Was das Thema angeht, fand ich folgenden Thread sehr hilfreich: stackoverflow.

[rookies]

Du benötigst noch fftfreq. Was das Thema angeht, fand ich folgenden Thread sehr hilfreich: stackoverflow.

Danke für die schnelle Hilfe.
Hat mir sehr geholfen.