当你使用 `np.int16(waveform * 32767)` 时,`32767` 是一个缩放因子,用于将浮点数波形值映射到 16 位整数范围内。这个值通常用于将波形归一化到适当的范围,因为 16 位整数的范围是从 -32768 到 32767。 你可以修改这个缩放因子来调整音频波形的振幅。例如,如果你将缩放因子减小到 `16384`,音频的振幅将减小...
data = np.fromfile(fileName,dtype = np.int16)
ii16 = np.iinfo(np.int16) print(ii16.min) # -32768 print(ii16.max) # 32767 1. 2. 3. 4. 5. -32768 32767 表示int16最大值为32767 最小值为-32768 至于原因的话 和二进制有关系 int16表示有16个格子 那么只有15个格子是用来进行二进制填充 2**15=32768 所以最大值即为32767 为什么最大值...
这是我的意思 - a 是一个包含 1,000,000 个np.int64元素的向量,b 是一个包含 1,000,000 个np.int16元素的向量。 In [19]: a = np.random.randint(100, size=(10**6), dtype="int64") In [20]: b = np.random.randint(100, size=(10**6), dtype="int16") ...
你这问得抽象，估计是python中数据分析库，里的numpy 简写，经常写成，np
因为你有很多字符串变量。你不能把字符串引入神经网络。你需要先把它们转换成数字。
针对你遇到的问题“can't convert np.ndarray of type numpy.object_. the only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool”,我们可以按照以下步骤进行解答和处理: 1. 确认输入数据的numpy数组类型 首先,你需要确认引发错误的...
np.random.randint函数是numpy库中的一个随机数生成函数,用于生成指定范围内的整数随机数。 该函数的语法如下: np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 参数说明: low: 生成随机数的最小值(包含)。 high: 生成随机数的最大值(不包含)。如果不提供该参数,则随机数范围为[0, low)。
在标准C++中的int的字节长度小于long大于short就行了,多数平台上int占4个字节(32位,不是16位!),所以能表示的范围就是2的32次方,表示为数值是-2^(32-1) ~ 2^(32-1) -1 ( ^ 表示成方 )(就是 -2^31 ~ 2^31 - 1, 而不是2^16...) ...
• 支持自定义数据类型(float32/int32等) 四、核心优势对比表格 五、精度陷阱与避坑指南 陷阱1:浮点显示误差 复制 arr = np.arange(1.1, 1.5, 0.1) print(list(arr)) # 输出 [1.1, 1.2000000000000002, 1.3000000000000003, 1.4000000000000004] 1.