根据提供的文件内容，我们可以提取出以下知识点：
1. 使用wxPython进行音频效果绘制的方法和示例代码。
2. wxPython中绘图模块wxPyPlot的使用。
3. 如何使用numpy库生成音频信号的数据。
4. 如何使用wave库解析WAV音频文件。
5. 如何在wxPython应用中整合音频数据的可视化。
详细展开知识点：
wxPython是Python编程语言的一个扩展库，它为Python提供了与wxWidgets C++库相同的GUI（图形用户界面）功能，使得开发者可以方便地用Python创建跨平台的桌面应用程序。wxPython中的wxPyPlot模块是专门为数据可视化设计的，可以在不依赖其他数据可视化库的情况下绘制音频效果。
在提供的文件中，首先导入了必要的库，包括numpy、wx库、wx.lib.plot作为wxPyPlot模块以及wave库。numpy用于生成音频信号，而wave库用于读取和解析WAV格式的音频文件。
使用numpy生成音频信号涉及到使用numpy库中的函数。例如，通过numpy的arange函数生成一系列的点，然后利用这些点生成相应的正弦波和余弦波数据。这部分代码展示了如何生成一个50个点的正弦波数据，并且以蓝色圆点的形式表示在图中。
接下来的步骤涉及到解析WAV音频文件。这需要使用wave库打开WAV文件，读取其中的参数，如声道数、样本宽度、帧率和帧数等。随后，从文件中读取波形数据并将其转换成numpy数组。然后，计算出对应每个数据点的时间值，将时间和波形数据结合成一个新的numpy数组，用于绘图。
使用wxPyPlot模块中的PolyMarker和PolySpline函数分别绘制了正弦波和余弦波的点和线，以及从WAV文件中解析出的音频波形。这些绘制出的图表包含了图例、颜色和图标的定义，并为图表设置了标题和坐标轴标签，以便更清晰地展示音频信号的变化。
通过上述步骤，开发者能够在wxPython应用中实现音频信号的可视化，这不仅有助于进行音频分析和处理，还能够用于创建具有音频反馈的交互式应用程序。
需要注意的是，由于文档内容是通过OCR扫描得到的，可能会存在一些识别错误或漏识别的字符。因此，在应用这些知识时，应当仔细检查代码的正确性，理解代码中的逻辑，并确保代码能够正确执行。同时，由于音频信号处理和可视化是一个复杂的主题，对于音频信号的细节处理和图像绘制的深入理解，开发者还需要进一步学习数字信号处理（DSP）相关的理论和实践知识。
