我正在构建一个例程来处理磁盘缓冲区以进行取证.我最好使用python字符串或array()类型吗？我的第一个想法是使用字符串,但我试图消除unicode问题,所以也许数组(‘c’)更好？解决方法:使用最自然的(字符串)编写代码,找出它是否太慢然后改进它. 在大多数情况下,只要您将自己限制为索引和切片访问,就可以将数组用作str的替换.两者都是固定长度的.两者都应该具有相同的内存要求.如果需要更改缓冲区,则数组是可变的.数组可以直接从文件中...
我试图理解Numpy中dtypes的逻辑.numpy.min_scalar_type(10) -> uint8和：a = numpy.array([10]) print(a.dtype) -> int32 (on my machine)我期待uint8而不是int32,因为(1.9)doc说：numpy.array(object, dtype=None, …) dtype : data-type, optional. The desired data-type for the array. Ifnot given, then the type will be determined as the minimum typerequired to hold the objects in the sequence和：numpy.min_scala...
我有一个Numpy数组和一个索引列表,以及一个包含需要进入这些索引的值的数组. 我知道如何实现这一目标的最快方式是：In [1]: a1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7])In [2]: x = np.array([10,11,12])In [3]: ind = np.array([2,4,5])In [4]: a2 = np.copy(a1)In [5]: a2.put(ind,x)In [6]: a2 Out[6]: array([ 1, 2, 10, 4, 11, 12, 7])请注意,我必须复制a1.我正在使用的是包装一个以数组作为输入的函数,所以我可以将它提供给一个优化器...
如何将音频np.array文件加载到PyDub库中？目前,我使用AudioSegment.from_wav(file_path),但是如果我已经将wav文件作为numpy数组加载,这是不方便的：sample_rate, wav_sample = scipy.io.wavfile.read(file_path)更新：我的wav文件都是16位,单通道.解决方法:好吧,拿出这个答案,我不知道pydub是否能够正常工作,但你应该能够从类初始值设定器中提供所需的所有参数：sample_rate, wav_sample = scipy.io.wavfile.read(file_path) segm...
问题描述： Given an array, rotate the array to the right by k steps, where k is non-negative. Example 1: Input: [1,2,3,4,5,6,7] and k = 3 Output: [5,6,7,1,2,3,4] Explanation: rotate 1 steps to the right: [7,1,2,3,4,5,6] rotate 2 steps to the right: [6,7,1,2,3,4,5] rotate 3 steps to the right: [5,6,7,1,2,3,4] Example 2: Input: [-1,-100,3,99] and k = 2 Output: [3,99,-1,-100] Explanation: r...
这个问题与“numpy.unique generates a list unique in what regard?”有关(但不一样) 设置：import numpy as np from functools import total_ordering@total_ordering class UniqueObject(object):def __init__(self, a):self.a = adef __eq__(self, other):return self.a == other.adef __lt__(self, other):return self.a < other.adef __hash__(self):return hash(self.a)def __str__(self):return "UniqueObject({})".format...
我第一次潜入SciPy LinAlg模块,我看到了这个功能：def _makearray(a):new = asarray(a)wrap = getattr(a, "__array_prepare__", new.__array_wrap__)return new, wrap__array_wrap__到底做了什么？我找到了documentation,但我不明白这个解释：At the end of every ufunc, this method is called on the input object with thehighest array priority, or the output object if one was specified. The ufunc-computed array is pas...
我正在尝试将python脚本翻译为perl,但目前卡在几个代码snipets. 比如如何在perl中编写以下python代码？ (不使用任何perl数组相关的包)# packet here is a binary string data = array.array( 'h', ( ord( packet[i] ) for i in range( start, end ) ) ) FILE.write(data);我的(失败)尝试：my @data; foreach $i ( $start .. $end ) {$data[$i] = ord( substr( $packet, $i, 1) ); # Assuming that perl's ord = python's ord }pri...
我想用matplotlib.pyplot.hist2d绘制2d直方图.作为输入我掩盖了numpy.ma数组.这样的工作正常如下：hist2d (arr1,arr2,cmin=1)但是,如果我想规范化数组,那么我得到的值总是在0和1之间,使用normed = True关键字,就像这样hist2d (arr1,arr2,cmin=1, normed=True)我收到错误.../numpy/ma/core.py:3791: UserWarning: Warning: converting a masked element to nan.warnings.warn("Warning: converting a masked element to nan.") .../...
我经常有两个numpy 1d数组,x和y,并且想要使用它们执行一些快速的sklearn拟合预测.import numpy as npfrom sklearn import linear_model# This is an example for the 1d aspect - it's obtained from something else.x = np.array([1, 3, 2, ...]) y = np.array([12, 32, 4, ...])现在我想做点什么linear_model.LinearRegression().fit(x, y)...问题是它expects an X which is a 2d column array.因此,我通常喂它x.reshape((len(x)...
我有一个动态分配数组的ctypes结构,即：array_1d_double=npct.ndpointer(dtype=np.double,ndim=1,flags='CONTIGUOUS') class Test(Structure):_fields_ = ("x", array_1d_double, ..)test = Test() do_some_init_in_c( for example malloc)如果我打印test.x,我得到以下输出：<ndpointer_<f8_1d_CONTIGUOUS object at 0x7f104dc0c3b0>c结构看起来大致如此,structure Test_s{double *x;.... };如何像numpy数组一样访问这个元素？是否...
我有一个numpy数组和该数组中的有效值列表：import numpy as np arr = np.array([[1,2,0], [2,2,0], [4,1,0], [4,1,0], [3,2,0], ... ]) valid = [1,4]是否有一种很好的pythonic方法可以将所有数组值设置为零,这些方法不在有效值列表中并就地执行？执行此操作后,列表应如下所示：[[1,0,0], [0,0,0], [4,1,0], [4,1,0], [0,0,0], ... ]以下内容在内存中创建了一个数组副本,这对大型数组不利：arr = np.vectorize(lambda x: x if x i...
我正在使用pyspark.sql.dataframe.DataFrame.我想基于多个变量而不是单个变量{val}来过滤堆栈的行.我正在使用Python 2 Jupyter笔记本.目前,我做了以下事情：stack = hiveContext.sql("""SELECT * FROM db.tableWHERE col_1 != '' """)stack.show() +---+-------+-------+---------+ | id| col_1 | . . . | list | +---+-------+-------+---------+ | 1 | 524 | . . . |[1, 2] | | 2 | 765 | . . . |[2, 3] | . . . | 9 ...
功能 功能模块。 该模块提供用于计算包旨在提取的主要语音特征以及所需元素的功能。 功能：filterbanks：计算Mel-filterbanks 必须创建滤波器组以提取诸如MFCC之类的语音特征。 mfcc：提取梅尔频率倒谱系数特征。 mfe：提取Mel Energy功能。 lmfe：提取Log Mel Energy功能。 extract_derivative_feature：提取一阶和二阶导数 特征。这个功能，直接使用模块中的derivative_extraction 功能processing。MFCC speechpy.feature.mfcc（...
关于python中的矩阵乘法，我们一般有两种数据格式可以实现：np.array()类型和np.mat()类型； 对于这两种数据类型均有三种操作方式： （1）乘号 * （2）np.dot() （3）np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别，下面一一列出来：import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) c = np.dot...