先来对比一下数字:isdigit() True: Unicode数字,byte数字(单字节),全角数字(双字节),罗马数字 False: 汉字数字 Error: 无 isdecimal() True: Unicode数字,全角数字(双字节) False: 罗马数字,汉字数字 Error: byte数字(单字节) isnumeric() True: Unicode数字,全角数字(双字节),罗马数字,汉字数字 False: 无 ...
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组 np.zeros_like(a): 同理 np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 np.concatenate(): -数组的维度变换 .reshape(shape) : ...
ENDPOINT_TYPE_DIRECT:表示直连请求。如果没有手动设置该参数,则默认通过网关访问服务。 set_token(token) 功能:设置服务访问的Token。 参数:token表示服务访问的Token。 set_retry_count(max_retry_count) 功能:设置请求失败的重试次数。 参数:max_retry_count表示请求失败的重试次数,默认为5。
T = 5.0 # seconds t = np.linspace(0, T, int(T*sr), endpoint=False) # time variable x = 0.5*np.sin(2*np.pi*220*t)# pure sine wave at 220 Hz Playing the audio ipd.Audio(x, rate=sr) # load a NumPy array Saving the audio 然后,这就是你创建的第一个音频信号。 特征提取 每...
angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False) stats=np.concatenate((stats,[stats[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) #用 Matplotlib 画蜘蛛图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) ...
(0,2*np.pi,n_angles,endpoint=False)angles=np.repeat(angles[...,np.newaxis],n_radii,axis=1)#...和newaxis都是索引的高级写法,具体作用参见https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.htmlangles[:,1::2]+=np.pi/n_angles#每隔一圈点将数据点旋转过一个最小角度,使得点之间错开从而...
import numpy as np sr = 22050 # sample rate T = 5.0 # seconds t = np.linspace(0, T, int(T*sr), endpoint=False) # time variable x = 0.5*np.sin(2*np.pi*220*t)# pure sine wave at 220 Hz Playing the audio ipd.Audio(x, rate=sr) # load a NumPy array Saving the audio lib...
sr = 22050# sample rateT = 5.0# secondst = np.linspace(0, T, int(T*sr), endpoint=False)# time variablex = 0.5*np.sin(2*np.pi*220*t)# pure sine wave at 220 Hz Playing the audio ipd.Audio(x, rate=sr)# load a NumPy array ...
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示图形中的负号 #设置输出的图片大小 figsize = 20,4 # 创建Figure对象和Axes对象（参见类继承）figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)创建绘图数据 # 从-pi到pi取512个点 x = np.linspace(-np.pi,np.pi,512,endpoint=True)# 得到y轴坐标...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportstft# 生成三个不同频率成分的信号fs =1000# 采样率t = np.linspace(0,1, fs, endpoint=False)# 时间# 第一个频率成分signal1 = np.sin(2* np.pi*50* t)# 第二个频率成分signal2 = np.sin(2* np.pi *120* t)# 第三个频率成分...