import matplotlib.pyplot as pltimport librosaimport numpy as npdef normalization(data): _range = np.max(abs(data)) return data / _rangewav,sr=librosa.load("
原创
2022-02-09 10:49:15
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import matplotlib.pyplot as plt
import librosa
import numpy as np
def normalization(data):
_range = np.max(abs(data))
return data / _range
# wav,sr=librosa.load("C:/Users/Administrator/Pych
原创
2021-08-05 09:47:35
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利用pyinstaller(4.2)打包pytorch，开始使用的python版本为3.7.4，在Ubuntu18.04上能打包成功，但在windows10上一直报错numpy.core.multiarray failed to import，尝试了很多方法，最终在import torch之前添加import numpy后打包成功。一、代码testTorch.py#import numpy
imp
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2023-06-21 16:25:22
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# 教你如何使用Python numpy修改音频采样率
## 1. 流程
下面是实现修改音频采样率的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 读取音频文件 |
| 2 | 使用numpy库修改音频采样率 |
| 3 | 保存新的音频文件 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：读取音频文件
```python
import numpy as np
原创
2024-05-31 06:56:00
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在音频处理和信号处理的应用中，有时候需要修改音频的采样率以适应不同的需求和设备。本文将介绍如何使用Python和NumPy库来修改音频的采样率，同时提供详细的代码示例和步骤，帮助读者理解和实现这一过程。 1. 为什么修改音频采样率很重要? 音频采样率决定了每秒钟从模拟音频信号中提取的样本数，它直接影响到音频的声音质量和文件大小。修改音频的采样率可以使音频文件适应不同的设备或应用场景，如在不
原创
2024-06-18 16:15:54
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一个简单的傅里叶变换>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.linspace(0,2*np.pi,50)
>>> x
array([ 0. , 0.12822827, 0.25645654, 0.38468481
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2023-12-24 20:09:20
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pcm编码
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2022-02-09 10:48:57
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pcm编码
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2021-09-22 16:42:08
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。在第 10 章，“Scikits 的乐趣”中，您会发现更多使用的图像处理秘籍。不幸的是，本书没有对音频文件的直接支持，因此您确实需要运行代码示例以充分了解其中的秘籍。
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精选
2023-04-16 22:27:12
357阅读
demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
77阅读
用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
183阅读
一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
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2021-07-30 13:36:53
441阅读
之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
119阅读
NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
原创
2019-02-25 11:01:39
897阅读
NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
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2022-08-16 15:21:01
355阅读
①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
原创
2022-11-18 19:02:06
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NumPy广泛用于科学计算，提供了ndarray(n-dimension array, n维数组)对象以及作用于ndarray上的一系列操作。通常按如下方式导入NumPy： import numpy as np 1. 创建ndarray ndarray有多种创建方式。可以直接通过Python的列表创 ...
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2021-09-05 00:37:00
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