array([], dtype=DTYPE) # Compose for i in xrange(NTONES): newtone = generate(freqs[i], amp=amps[i], duration=durations[i], phi=phi[i]) tone = np.concatenate((tone, newtone)) scipy.io.wavfile.write('generated_tone.wav', RATE, tone) # Plot audio data plt.plot(np.linspace(0,...
imshow(lena) #Plot the resized array plt.subplot(212) plt.title("Resized") plt.axis("off") plt.imshow(resized) plt.show() 工作原理 repeat()函数重复数组,在这种情况下,这会导致原始图像的大小改变。 subplot() matplotlib 函数创建一个子图。 imshow()函数显示图像。 最后,show()函数显示最终结果。
response =urllib2.urlopen('http://www.thesoundarchive.com/austinpowers/smashingbaby.wav') print response.info() WAV_FILE = 'smashingbaby.wav' filehandle = open(WAV_FILE, 'w') filehandle.write(response.read()) filehandle.close() sample_rate, data = scipy.io.wavfile.read(WAV_FILE) prin...
sum(np.dstack(data)[0], axis=1)) def guitar_effect(data): """将等幅声波变成吉他音色的声波数据""" return data*GUITAR_EFFECT_ARRAY[:data.shape[0]] def play(melody, wave_file=None): """弹奏吉他谱,若wave_file存在,同时生成.wav文件""" data = list() for section in melody: data_...
In: m = array([arange(2), arange(2)])In: mOut:array([[0, 1],[0, 1]]) 要显示数组形状,请参见以下代码行: In: m.shapeOut: (2, 2) 我们使用arange()函数创建了一个2 x 2的数组。 没有任何警告,array()函数出现在舞台上。
原文:Learning NumPy Array 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本
(NTONES,))tone = np.array([], dtype=DTYPE)# Composefor i in xrange(NTONES):newtone = generate(freqs[i], amp=amps[i], duration=durations[i], phi=phi[i])tone = np.concatenate((tone, newtone))scipy.io.wavfile.write('generated_tone.wav', RATE, tone)# Plot audio dataplt.plot(np...
The input was an integer array, so the values are not scaled.>>> w = wavio.read("foo.wav") >>> np.all(w.data[:, 0] == x) True Write floating point data to a 16 bit WAV file. The floating point values are assumed to be within the range [-2, 2], and we want the ...
# 使用 float32 存储复数数组real_part=np.array([1,3,5],dtype=np.float32)imag_part=np.array([2,4,6],dtype=np.float32)complex_data_optimized=real_part+1j*imag_part# 查看优化后的复数数组的类型和内存占用print(f"优化后的复数数组类型:{complex_data_optimized.dtype}")print(f"优化后的复数数...
audio_array = np.array(samples) 5. (可选) 对numpy数组进行进一步处理或保存 转换后的numpy数组audio_array可以进行各种数学运算或数据分析。如果需要保存为文件,可以根据具体需求选择相应的numpy保存方法,或者使用其他库(如scipy.io.wavfile)将numpy数组保存为音频文件。 完整示例代码 python from pydub import Au...