使用sounddevice numpy数组执行fft_如何使用numpy数组对象的numpy数组执行numpy函数？_如何使用numpy数组执行if语句 - 腾讯云开发者社区

python使用数组作为索引遍历数组 import numpy as np a=np.arange(0,5) print(a) # [0 1 2 3 4] b=np.arange(0,10).reshape...(5,2) print(b) # [[0 1] # [2 3] # [4 5] # [6 7] # [8 9]] # 将一维数组作为二维数组的索引 c0=b[a][:,0] print(c0)

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NumPy Essentials 带注释源码三、NumPy 数组使用

# 来源：NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array...([-1, 4, 9, 0]) # 需要计算内积的时候 # 使用np.dot np.dot(x, y) # 12 # 所有逻辑运算符也是向量化的 x == y # array([False..., True, True, False], dtype=bool) # NumPy 使用 C 语言编译出来的代码来处理数据 # 所以很快 x = np.arange(10000) ''' %timeit...11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) ''' # 也可以使用..., 7, 0]) # 布尔数组可以使用 sum 方法来统计 True 的个数 # 原理是调用 sum 时会将 False 转换成 0 # True 转换成 1 x = np.random.random

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Python 播放音频文件

播放音频文件下面，您将看到如何使用所选的Python库来播放音频文件。其中一些库允许您播放一系列音频格式，包括MP3和NumPy数组。...simpleaudio：允许您播放WAV文件和NumPy数组，并为您提供检查文件是否仍在播放的选项。...下面，将看到如何生成与440 Hz音调相对应的NumPy数组，并使用simpleaudio.play_buffer(): import numpy as npimport simpleaudio as...winsound上播放WAV文件，请执行以下操作。...python-sounddevice 带着python-sounddevice, numpy，和soundfile安装后，现在可以将WAV文件读取为NumPy数组并回放： import sounddevice

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Python 还能播放音频，而且花样多多？

阅读本文大概需要3.3分钟播放音频文件下面，您将看到如何使用所选的Python库来播放音频文件。其中一些库允许您播放一系列音频格式，包括MP3和NumPy数组。...simpleaudio：允许您播放WAV文件和NumPy数组，并为您提供检查文件是否仍在播放的选项。...下面，将看到如何生成与440 Hz音调相对应的NumPy数组，并使用simpleaudio.play_buffer(): import numpy as np import simpleaudio as...winsound上播放WAV文件，请执行以下操作。...python-sounddevice 带着python-sounddevice, numpy，和soundfile安装后，现在可以将WAV文件读取为NumPy数组并回放： import sounddevice

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Python如何实现大型数组运算（使用NumPy）

问题你需要在大数据集(比如数组或网格)上面执行计算。解决方案涉及到数组的重量级运算操作，可以使用NumPy库。...特别的，numpy中的标量运算(比如 ax * 2 或 ax + 10 )会作用在每一个元素上。另外，当两个操作数都是数组的时候执行元素对等位置计算，并最终生成一个新的数组。...对整个数组中所有元素同时执行数学运算可以使得作用在整个数组上的函数运算简单而又快速。...因此，只要有可能的话尽量选择numpy的数组方案。底层实现中，NumPy数组使用了C或者Fortran语言的机制分配内存。也就是说，它们是一个非常大的连续的并由同类型数据组成的内存区域。...通常我们导入NumPy模块的时候会使用语句 import numpy as np 。这样的话你就不用再你的程序里面一遍遍的敲入numpy，只需要输入np就行了，节省了不少时间。

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numpy数组拼接：stack(),vstack(),hstack()函数使用总结

numpy数组拼接：stack(),vstack(),hstack()函数使用总结在学习中遇到了上面这三个函数，容易混淆，特在此做个总结，为了便于理解对数据做了一些简单的可视化处理。...1. numpy.vstack(tup) 从上面的代码及输出结果我们可以得知numpy.vstack()函数是将数组垂直堆叠起来，这个函数与numpy.stack()在参数axis=0时很像。...2. numpy.hstack(tup) 同样，我们容易得知numpy.hstack()函数是将数组沿水平方向堆叠起来。...3. numpty.stack(arrays, axis=0, out=None) 使用numpy.stack()函数会增加一个维度， c1 = np.stack((a,b),axis=1) print...a,b是两个一维数组，numpy.stack()函数的难点在于参数axis的选择，参数默认axis=0。当参数axis=0时跟numpy.vstack()类似。

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USF MSDS501 计算数据科学中

对于播放声音文件，我们需要 [sounddevice](http://python-sounddevice.rea...。...如果我们在安装包之前尝试使用包，那么 Python 执行器会向我们显示如下错误。...import numpy import sounddevice as sd fs = 44100 # sampling frequency T = 1.5 # seconds t = numpy.linspace...通过归纳其他程序的执行，您应该知道如何运行这个新程序，它是： $ python puretone.py 将440更改为更高的值，如1000： ... y = numpy.sin(2*numpy.pi*1000...创建一个名为twotonesplot.py的文件并输入以下代码： import numpy import sounddevice as sd import matplotlib.pyplot as plt

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三个NumPy数组合并函数的使用

在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...vstack 和 hstack 我们在实际开发中，比较常用的操作就是对二维或者三维数组进行行和列的合并操作，所以 numpy 为我们提供了更加方便的 vstack 和 hstack。...''' array([[ 1, 2, 3, 100, 200, 300], [ 4, 5, 6, 400, 500, 600]]) ''' 上面的操作我们同样可以使用...np.vstack((A, z))) ''' array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [666, 666, 666]]) ''' 使用

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Python之numpy的ndarray数组使用方法介绍

NumPy介绍 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：（1）一个强大的N维数组对象ndrray；（2）比较成熟的（广播）函数库；（3）用于整合...C/C++和Fortran代码的工具包；（4）实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数主要优点： 1.NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。...2.使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。...]]) print(a[0:3:2]) //start:stop:step // output [[1 2 3] [4 5 6]] ` （2）使用arange生成数组，并访问元素 a = np.arange...a = np.arange(10) print a[2:5] //output [2 3 4] ` （5）多维数组的范围访问 import numpy as np a = np.array(

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【Python科学计算】使用NumPy水平组合数组和垂直组合数组

数组A 0 1 2 3 4 5 数组B 6 7 8 4 1 5 现在使用hstack函数将两个数组水平组合的代码如下。 hstack(A,B) hstack函数的返回值就是组合后的结果。...下面的例子通过reshape方法以及乘法运行创建了3个二维数组（行数相同），然后使用hstack函数水平组合其中的两个或三个数组。...from numpy import * a = arange(9).reshape(3,3) b = a * 3 print(a) print('----------------') print(b)...数组A 0 1 2 3 4 5 数组B 6 7 8 4 1 5 现在使用vstack函数将两个数组垂直组合的代码如下。 vstack(A,B) vstack函数的返回值就是组合后的结果。...0 1 2 3 4 5 6 7 8 4 1 5 下面的例子通过reshape方法以及乘法运行创建了3个二维数组（行数相同），然后使用hstack函数水平组合其中的两个或三个数组。

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JAX 中文文档（十三）

有关使用的定义和约定的描述，请参见 numpy.fft。...如果未给出，则使用最后的len(s)轴，或者如果也未指定s，则使用所有轴。轴中的重复索引意味着在该轴上执行多次逆变换。...如果未给出，则使用最后的len(s)个轴，或者如果也未指定s，则使用所有轴。在axes中重复的索引意味着在该轴上执行多次逆变换。...如果未给出 n，则使用由 axis 指定的轴上的输入长度。 axis (int, 可选) – 执行 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。...numpy.fft.rfftn() 的 LAX 后端实现. 以下为原始文档字符串。此函数通过快速傅里叶变换（FFT）对 M 维实数组中的任意数量轴执行 N 维离散傅里叶变换。

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python-声音录制和处理

sounddevice是一个与Numpy兼容的录音以及播放声音的包。安装sounddevice包 ---- 直接通过pip就能安装。...pip3 install sounddevice -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 播放音乐 ---- 首先，用numpy生成440Hz的正弦波 import...numpy as np fs = 44100 # Hz 采样频率 f = 440 # Hz 信号频率 length = 5 #s 时长 myarray = np.arange(fs * length)...import sounddevice as sd sd.play(myarray, fs) 查看声音设备 ---- 计算机上可能有多个声音播放/录制设备，sounddevice会默认使用系统默认的设备。...Hz length = 5 # s recording = sd.rec(frames=fs * length, samplerate=fs, blocking=True, channels=1) 最后使用

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音频处理入门：Python 库与工具使用指南

它使用 C 语言编写，因此执行速度非常快。...安装与使用pip install soundfileimport soundfile as sf# 读取 WAV 文件到 NumPy 数组wav, sample_rate = sf.read('path.../to/audio_file.wav')# 将 NumPy 数组写入到 WAV 文件soundfile.write('path/to/audio_file.wav', wav, sample_rate)...安装与使用pip install sounddeviceimport sounddevice as sdimport soundfile as sfwav, sample_rate = sf.read(...pydub 支持多种音频格式，并允许你执行各种音频操作。

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OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

作者：磐怼怼转自：深度学习与计算机视觉未经允许不得二次转载目标在本节中，我们将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序我们将看到以下函数...Numpy中的傅里叶变换首先，我们将看到如何使用Numpy查找傅立叶变换。Numpy具有FFT软件包来执行此操作。np.fft.fft2()为我们提供了频率转换，它将是一个复杂的数组。...注意通常，OpenCV函数cv.dft()和cv.idft()比Numpy函数更快。但是Numpy函数更容易使用。有关性能问题的更多细节，请参见下面的部分。...因此，如果您担心代码的性能，可以在找到DFT之前将数组的大小修改为任何最佳大小(通过填充零)。对于OpenCV，您必须手动填充零。但是对于Numpy，您指定FFT计算的新大小，它将自动为您填充零。...您可以通过创建一个新的零数组并将数据复制到其中来完成此操作，或者使用cv.copyMakeBorder()。

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NumPy 基础知识：6~10

在引擎盖下，NumPy 使用FFTPACK库执行傅立叶变换，该傅立叶变换在性能和准确性上都是非常稳定的库。...两者ndarray应该相同： In [36]: np.allclose(x, x2) Out[36]: True 当然，numpy.fft模块还支持逆 DFT 调用numpy.fft.ifft()以执行计算...在开始这一部分之前，我们想谈谈返回的 FFT 数组的顺序和numpy.fft中的shift方法。...我们在这里使用的技术非常简单。我们将零频率插值到fft_shift数组中，并使它变成两倍大小。...NumPy 在优化对数组的访问和执行更快的计算方面做得非常出色。该代码可以视为描述该代码的理想候选者。

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opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标在本节中，我们将学习: • 使用OpenCV找到图像的傅里叶变换 • 利用Numpy中的FFT函数 • 傅立叶变换的一些应用 • 我们将看到以下函数...Numpy中的傅里叶变换首先我们将看到如何使用Numpy找到傅立叶变换。np.fft.ft2()为我们提供了频率变换，它将是一个复数。它的第一个参数是输入图像，它是灰度的。...第二个参数是可选的，决定输出数组的大小。如果它大于输入图像的大小，在计算FFT之前，输入图像将被填充零。如果它小于输入图像，输入图像将被裁剪。如果没有传递参数，输出数组的大小将与输入相同。...但Numpy函数更方便用户使用。关于性能问题的更多细节，请看下面的章节。 DFT的性能优化 DFT计算的性能对于某些数组大小来说是比较好的。当数组大小为2的幂时，它是最快的。...你可以通过创建一个新的零数组并将数据复制到其中，或者使用cv.copyMakeBorder()来完成。

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使用Numpy广播机制实现数组与数字比较大小的问题

在使用Numpy开发的时候，遇到一个问题，需要Numpy数组的每一个元素都与一个数进行比较，返回逻辑数组。我们在使用Numpy计算是可以直接使用数组与数字运算，十分方便。...当我尝试使用广播机制来处理数组与数字比较大小问题的时候发现广播机制同样适用，以下是测试代码：示例一，二维数组与数字大小比较： import numpy as np a = np.linspace(1,12,12...reshape(3,-1) print("a is /n", a) b = 3 c = a > b print("c is /n", c) 结果：由此可以看出c被广播成了一个3x4，各元素值都为3的二维数组...12.]] c is [[False False False True] [ True True True True] [ True True True True]] 实例二，二维数组与一维数组大小比较...： import numpy as np a = np.linspace(1,12,12).reshape(4,-1) d = np.linspace(2,4,3) print("a is \n",

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快速傅里叶变换（FFT）算法【详解】

我所知的最快的FFT是在 FFTW包中，而你也可以在python的pyFFTW 包中使用它。虽然说了这么远，但还是暂时先将这些库放一边，考虑一下怎样使用原始的python从头开始计算FFT。...此外，我们的NumPy的解决方案，同时涉及的Python堆栈递归和许多临时数组的分配，这显著地增加了计算时间。...还想加快速度的话，一个好的方法是使用Python/ NumPy的工作时，尽可能将重复计算向量化。我们是可以做到的，在计算过程中消除递归，使我们的python FFT更有效率。...我们这里的numpy版本涉及到额外的内存的分配和复制，对于如Fortran的一些低级语言就能够很容易的控制和最小化内存的使用。...结合以上的思路延伸和方法，就可使阵列大小即使不满足2的幂，FFT也能快速执行。

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资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结

'> 那么我们为什么要使用 NumPy 数组而不使用标准的 Python 数组呢？...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密，在使用同样单精度变量下，NumPy 数组所需要的内存较小。此外，NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...因为 Python 定义的列表没有 reshape() 方法，该博客给出的标准数组会报错。我们只能对 NumPy 数组执行 reshape。...np.dot() 矩阵乘法在机器学习中十分重要，以下展示了怎样使用 NumPy 执行矩阵乘法。我们一般使用 np.dot() 执行矩阵乘法，即点积。...其中 n=1 代表执行一次求差分，并返回差分的数组。而 n=2 代表执行两次差分，并返回第二次求差分后的数组。第二次求差分是在第一次差分结果数组上进行的。

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JAX 中文文档（十六）

如果用户未提供上下文网格，则可能无法执行此操作。可以使用 static_argnums 将位置参数指定为静态参数。...JAX 使用 inspect.signature(fun) 来解析这些位置参数。示例例如，假设我们想增强现有的 jax.numpy.fft.fft。...jax.numpy.linalg和jax.numpy.fft中的函数现在统一要求输入为数组形式：即不能使用列表和元组代替数组。部分属于#7737。...这种变化可能会破坏使用 JAX 数组执行必须静态知道形状或索引计算的代码；解决方法是改用经典的 NumPy 数组执行这些计算。 jnp.ndarray 现在是 JAX 数组的真正基类。...() jax.numpy.fft.rfft() jax.numpy.fft.irfft() jax.numpy.fft.rfft2() jax.numpy.fft.irfft2() jax.numpy.fft.rfftn

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