FrontPage/Python/Scipy+Numpy のバックアップ(No.4)

初めての信号処理 †

人工信号に対して、FFT、STFT解析を行うサンプルコード

オーディオのロード †

scipyを使う場合

返り値のdataはnumpy.array()

   # オーディオのロード
   from scipy.io.wavfile import read
   fs, data = read(filename)
   data = data[0:fs/2-1]

↑

Numpy Array (np.ndarray) †

ary = np.array([1,2,3,4,5]) = np.array( (1,2,3,4,5))
# ゼロベクトル
ary = np.zeros(3) # 1次元の場合はスカラーでよい
ary = np.zeros((3, 2)) # N次元の場合はタプルを忘れずに
# 空配列
ary = np.empty((Nx,Ny))
ary = np.empty_like(ary0)
# 1ベクトル
ary = np.ones((Nx,Ny))
ary = np.ones_like(ary0)
# 単位行列
ary = identity(N) #NxNの単位行列が生成される

ndarrayの属性・プロパティ

ary = np.array([1,2,3])
# データタイプ(np.bool, np.int, np.float, np.complex... np.int32, np.float64...)
 ary.dtype 
# タイプの変更
ary = ary.astype(np.float)
# 配列サイズ
ary = np.empty((3,5,2), dtype = np.float)
ary.shape
>> (3,5,2)
# 配列次元
ary = np.empty((3,5,2), dtype = np.float)
ary.ndim
>> 3
# 要素数
ary = np.empty((3,5,2), dtype = np.float)
ary.size
>> 30

** Numpy Array (ndarray) 便利機能

→The N-dimensional array