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アップデートの際にはまったので備忘録を残します。numpyをアップデートしようとした際にMingw32Compilerのなんちゃらでエラーが発生。
pip install numpy -U
アンインストール後、再度インストールしようとしてもエラー。
pip install numpy
そこで, こちらからnumpy‑1.9.3+mkl‑cp27‑none‑win_amd64.whlをダウンロード。適当なフォルダにおいて、'shift+右クリック'>'コマンドラインでひらく'をして,
pip install 'numpy-1.9.3*****.whl'
.whlからインストールすると一発で上手くいった。良かった。。。
def debuglog(name='', data=[]):
with open('log.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f, lineterminator='\n')
writer.writerow(name)
writer.writerow(data)
from datetime import date
import csv
def debuglog(s=None, data=None):
d = date.today().isoformat()
with open('log.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f, lineterminator='\n')
if not s is None:
writer.writerow([d , s])
if not data is None:
writer.writerow([d, data])
print s, data
http://hydrocul.github.io/wiki/numpy/ndarray-io.html
ndarr1 = np.array([0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
np.save('test.npy', ndarr1)
ndarr2 = np.load('test.npy')
np.savez を使うと複数のndarrayを名前付きで、しかも圧縮してファイルに保存できる。保存したファイルを読み込むには上と同じく np.load を使う。 np.load はファイルの保存形式を拡張子で判断しているようで、 np.savez での保存形式の場合は拡張子は .npz を使う。
ndarr1 = np.array([0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
ndarr2 = np.array([10, 20, 30])
np.savez('test.npz', x=ndarr1, y=ndarr2)
ndarr3 = np.load('test.npz')
print(ndarr3['x'])
# 出力結果
# [ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. ]
print(ndarr3['y'])
# 出力結果
# [10 20 30]
2次元ndarryをテキスト形式で保存・読み込み. 区切り文字は空白がデフォルトなのでcsvにするためにはdelimiterオプションを利用
ndarr1 = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]])
np.savetxt('test.csv', ndarr1, delimiter=',')
ndarr2 = np.loadtxt('test.csv', delimiter=',')
print(ndarr2)
# 出力結果
# [[ 1. 2. 3.]
# [ 4. 5. 6.]
# [ 7. 8. 9.]]
人工信号に対して、FFT、STFT解析を行うサンプルコード
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]
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
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
dtype_range = {np.bool_: (False, True),
np.bool8: (False, True),
np.uint8: (0, 255),
np.uint16: (0, 65535),
np.int8: (-128, 127),
np.int16: (-32768, 32767),
np.int64: (-2**63, 2**63 - 1),
np.uint64: (0, 2**64 - 1),
np.int32: (-2**31, 2**31 - 1),
np.uint32: (0, 2**32 - 1),
np.float32: (-1, 1),
np.float64: (-1, 1)}
pythonでオーディオを再生するにはpyaudioがよさそう。pyaudioに再生させるためには、バイナリに戻す必要がある。
>>> a = np.array([[2], [7], [23]], dtype=np.uint8)
>>> a
array([[ 2],
[ 7],
[23]], dtype=uint8)
>>> b = np.unpackbits(a, axis=1)
>>> b
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
→Speed up loading 24-bit binary data into 16-bit numpy array
output = np.frombuffer(data,'b').reshape(-1,3)[:,1:].flatten().view('i2')
path = './audio/sin_44100_24bit_stereo_5s.wav'
print sndhdr.what(path)
>>> ('wav', 44100, 2, -1, 24)
print sndhdr.whathdr(path)
>>>('wav', 44100, 2, -1, 24)
import sndhdr, wave, struct
if sndhdr.what(fname)[0] != 'wav'
raise StandardError("file doesn't have wav header")
try:
wav = wave.open(fname)
params = (nchannels,sampwidth,rate,nframes,comp,compname) = wav.getparams()
frames = wav.readframes(nframes*nchannels)
finally:
wav.close()
out = struct.unpack_from ("%dh" % nframes*nchannels, frames)
