** numpy [#pbad2eee] [[→ndarray:rest-term>http://rest-term.com/archives/2999/]] ** ログの保存 [#l110da97] def debuglog(name='', data=[]): with open('log.csv', 'a') as f: writer = csv.writer(f, lineterminator='\n') writer.writerow(name) writer.writerow(data) ** ログの保存2 [#y65afdea] 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 ** バイナリデータの読み書き [#gd88ed0e] http://hydrocul.github.io/wiki/numpy/ndarray-io.html *** np.save, np.load [#f95901d9] 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, np.load [#j534b0de] 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] *** np.savetxt, np.loadtxt [#v90400eb] 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.]] ** 初めての信号処理 [#a94b925d] 人工信号に対して、FFT、STFT解析を行うサンプルコード [[→初めての信号処理>https://gist.github.com/peace098beat/b233857e44b1abe3bebf]] ** オーディオのロード [#sac51b33] + 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) [#wdb3c394] 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 [#q7969d99] [[→The N-dimensional array>http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html]] #ref(s-ndarray.jpg) [[→ndarray atribute and method>https://gist.github.com/peace098beat/9eb9270c97060ae0c48f]] ** Numpy dtype [#g7d9e97b] 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)} ** オーディオI/O [#ra14cb50] 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。 [[→numpy.unpackbit>http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.unpackbits.html]] >>> 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) ** np.frombufferで24bitファイルを読み込む [#u09b00d3] [[→Speed up loading 24-bit binary data into 16-bit numpy array>http://stackoverflow.com/questions/22128961/speed-up-loading-24-bit-binary-data-into-16-bit-numpy-array]] output = np.frombuffer(data,'b').reshape(-1,3)[:,1:].flatten().view('i2') ** sndhdr — サウンドファイルの識別 [#y37af40a] 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)